論文の概要: Double Blind Imaging with Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21501v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 13:40:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:22.431302
• Title: Double Blind Imaging with Generative Modeling
• Title（参考訳）: 生成モデルによる二重ブラインドイメージング
• Authors: Brett Levac, Ajil Jalal, Kannan Ramchandran, Jonathan I. Tamir,
• Abstract要約: 画像のブラインド逆問題(Blind inverse problem)は、画像の(ノイズの多い)測定に使用されるシステムの不確実性から生じる。 本研究では、未知のイメージングシステムにおけるパラメータの分布を特定するために、アンビエントGANに基づく生成手法を提案する。 この学習された分布は、ブラインドデコンボリューションのようなブラインド逆問題を解決するためにモデルベースのリカバリアルゴリズムで使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.270037602696883
• License:
• Abstract: Blind inverse problems in imaging arise from uncertainties in the system used to collect (noisy) measurements of images. Recovering clean images from these measurements typically requires identifying the imaging system, either implicitly or explicitly. A common solution leverages generative models as priors for both the images and the imaging system parameters (e.g., a class of point spread functions). To learn these priors in a straightforward manner requires access to a dataset of clean images as well as samples of the imaging system. We propose an AmbientGAN-based generative technique to identify the distribution of parameters in unknown imaging systems, using only unpaired clean images and corrupted measurements. This learned distribution can then be used in model-based recovery algorithms to solve blind inverse problems such as blind deconvolution. We successfully demonstrate our technique for learning Gaussian blur and motion blur priors from noisy measurements and show their utility in solving blind deconvolution with diffusion posterior sampling.
• Abstract（参考訳）: 画像のブラインド逆問題(Blind inverse problem)は、画像の(ノイズの多い)測定に使用されるシステムの不確実性から生じる。 これらの測定からクリーンなイメージを復元するには、通常、暗黙的にも明示的にも、画像システムを特定する必要がある。 一般的な解決策は、画像と画像システムパラメータ(例えば、点拡散関数のクラス)の両方の先行モデルとして生成モデルを利用する。 これらの事前情報を直接的に学習するには、クリーンな画像のデータセットと、イメージングシステムのサンプルにアクセスする必要がある。 本研究では,未知のイメージングシステムにおけるパラメータの分布を特定するために,アンビエントGANを用いた生成手法を提案する。 この学習された分布は、ブラインドデコンボリューションのようなブラインド逆問題を解決するためにモデルベースのリカバリアルゴリズムで使用することができる。 ノイズ測定からガウスのぼかしと動きのぼかしを学習する手法を実証し,拡散後サンプリングによるブラインドデコンボリューションの解消に有用であることを示す。

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