論文の概要: DIPLI: Deep Image Prior Lucky Imaging for Blind Astronomical Image Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15984v1
- Date: Thu, 20 Mar 2025 09:33:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-21 16:35:10.801773
- Title: DIPLI: Deep Image Prior Lucky Imaging for Blind Astronomical Image Restoration
- Title（参考訳）: DIPLI:Blind Astronomical Image RestorationのためのDeep Image Prior Lucky Imaging
- Authors: Suraj Singh, Anastasia Batsheva, Oleg Y. Rogov, Ahmed Bouridane,
- Abstract要約: アストロフォトグラフィーは、訓練データに制限があるため、ディープラーニングに固有の課題を提示する。
この研究は、ブラインドトレーニングを促進するが過度に適合する可能性のあるDeep Image Prior(DIP)モデルのようなハイブリッド戦略を探求する。
本稿では,DIPモデルのベースライン性能を改良する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7523980737007414
- License:
- Abstract: Contemporary image restoration and super-resolution techniques effectively harness deep neural networks, markedly outperforming traditional methods. However, astrophotography presents unique challenges for deep learning due to limited training data. This work explores hybrid strategies, such as the Deep Image Prior (DIP) model, which facilitates blind training but is susceptible to overfitting, artifact generation, and instability when handling noisy images. We propose enhancements to the DIP model's baseline performance through several advanced techniques. First, we refine the model to process multiple frames concurrently, employing the Back Projection method and the TVNet model. Next, we adopt a Markov approach incorporating Monte Carlo estimation, Langevin dynamics, and a variational input technique to achieve unbiased estimates with minimal variance and counteract overfitting effectively. Collectively, these modifications reduce the likelihood of noise learning and mitigate loss function fluctuations during training, enhancing result stability. We validated our algorithm across multiple image sets of astronomical and celestial objects, achieving performance that not only mitigates limitations of Lucky Imaging, a classical computer vision technique that remains a standard in astronomical image reconstruction but surpasses the original DIP model, state of the art transformer- and diffusion-based models, underscoring the significance of our improvements.
- Abstract（参考訳）: 現代の画像復元と超解像技術は、ディープニューラルネットワークを効果的に活用し、従来の手法よりも著しく優れている。
しかし、アストロフォトグラフィーは、訓練データに制限があるため、ディープラーニングに固有の課題を提示している。
この研究は、ブラインドトレーニングを促進するDeep Image Prior(DIP)モデルのようなハイブリッド戦略を探求するが、ノイズの多い画像を扱う場合の過度な適合、アーティファクト生成、不安定性に影響を受けやすい。
本稿では,DIPモデルのベースライン性能を改良する手法を提案する。
まず,バックプロジェクション法とTVNetモデルを用いて,複数のフレームを同時に処理するモデルを改良する。
次に,モンテカルロ推定,ランゲヴィン力学,変分入力手法を取り入れたマルコフの手法を採用し,最小分散と反作用オーバーフィッティングを効果的に行う。
これらの修正により、トレーニング中のノイズ学習の可能性を低減し、損失関数の変動を緩和し、結果の安定性を向上する。
従来のコンピュータビジョン技術であるLucky Imagingの限界を緩和するだけでなく、従来のDIPモデル、最先端トランスフォーマー、拡散モデルに勝る性能を実現し、改良の意義を浮き彫りにした。
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