論文の概要: Multi-Frame Blind Manifold Deconvolution for Rotating Synthetic Aperture Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19386v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 18:39:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:58:10.256784
• Title: Multi-Frame Blind Manifold Deconvolution for Rotating Synthetic Aperture Imaging
• Title（参考訳）: 回転合成開口イメージングのための多フレームブラインドマニフォールドデコンボリューション
• Authors: Dao Lin, Jian Zhang, Martin Benning,
• Abstract要約: 回転合成開口(RSA)撮像システムは、矩形開口を回転させることにより、ターゲットシーンの画像を異なる回転角度でキャプチャする。 取得したRSA画像を損なうことは、シーンの裏側にある潜伏したシャープなイメージを再構築する上で重要な役割を担っている。 本稿では, ブラインドコンボリューションの内容に対する多様体フィッティングとペナル化を用いた新しいRSA画像処理法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.19203497706834
• License:
• Abstract: Rotating synthetic aperture (RSA) imaging system captures images of the target scene at different rotation angles by rotating a rectangular aperture. Deblurring acquired RSA images plays a critical role in reconstructing a latent sharp image underlying the scene. In the past decade, the emergence of blind convolution technology has revolutionised this field by its ability to model complex features from acquired images. Most of the existing methods attempt to solve the above ill-posed inverse problem through maximising a posterior. Despite this progress, researchers have paid limited attention to exploring low-dimensional manifold structures of the latent image within a high-dimensional ambient-space. Here, we propose a novel method to process RSA images using manifold fitting and penalisation in the content of multi-frame blind convolution. We develop fast algorithms for implementing the proposed procedure. Simulation studies demonstrate that manifold-based deconvolution can outperform conventional deconvolution algorithms in the sense that it can generate a sharper estimate of the latent image in terms of estimating pixel intensities and preserving structural details.
• Abstract（参考訳）: 回転合成開口(RSA)撮像システムは、矩形開口を回転させることにより、ターゲットシーンの画像を異なる回転角度でキャプチャする。 取得したRSA画像を損なうことは、シーンの裏側にある潜伏したシャープなイメージを再構築する上で重要な役割を担っている。 過去10年間で、ブラインド畳み込み技術の出現は、取得した画像から複雑な特徴をモデル化する能力によって、この分野に革命をもたらした。 既存の手法のほとんどは、後部を最大化することで上記の不正な逆問題の解法を試みるものである。 この進歩にもかかわらず、研究者は高次元空間内の潜像の低次元多様体構造を探索することに限られた注意を払っている。 本稿では,マルチフレームブラインド畳み込みの内容に多様体のフィッティングとペナル化を適用し,RSA画像を処理する新しい手法を提案する。 提案手法を実装するための高速アルゴリズムを開発した。 シミュレーション研究では、多様体に基づくデコンボリューションが従来のデコンボリューションアルゴリズムより優れており、ピクセル強度の推定と構造的詳細の保存という観点から、潜像のよりシャープな推定を生成できることを示している。

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