論文の概要: Breaking the Diffraction Barrier for Passive Sources: Parameter-Decoupled Superresolution Assisted by Physics-Informed Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14156v1
- Date: Sat, 19 Apr 2025 03:03:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 04:38:51.549282
- Title: Breaking the Diffraction Barrier for Passive Sources: Parameter-Decoupled Superresolution Assisted by Physics-Informed Machine Learning
- Title（参考訳）: 受動音源の回折バリアを破る:物理インフォームド・機械学習によるパラメータ分解超解像
- Authors: Abdelali Sajia, Bilal Benzimoun, Pawan Khatiwada, Guogan Zhao, Xiao-Feng Qian,
- Abstract要約: 受動2点源のサブ波長分離を推定するためのパラメータ分離超解像フレームワークを提案する。
我々の理論基盤は、部分的コヒーレンス、明るさ不均衡、ランダム相対位相、光子統計などの複数の挑戦的パラメータを推定する必要性を回避している。
統合されたパラメータ分離超解像法は、回折限界以下で14回以上の分解能を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3826614096428502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present a parameter-decoupled superresolution framework for estimating sub-wavelength separations of passive two-point sources without requiring prior knowledge or control of the source. Our theoretical foundation circumvents the need to estimate multiple challenging parameters such as partial coherence, brightness imbalance, random relative phase, and photon statistics. A physics-informed machine learning (ML) model (trained with a standard desktop workstation), synergistically integrating this theory, further addresses practical imperfections including background noise, photon loss, and centroid/orientation misalignment. The integrated parameter-decoupling superresolution method achieves resolution 14 and more times below the diffraction limit (corresponding to ~ 13.5 nm in optical microscopy) on experimentally generated realistic images with >82% fidelity, performance rivaling state-of-the-art techniques for actively controllable sources. Critically, our method's robustness against source parameter variability and source-independent noises enables potential applications in realistic scenarios where source control is infeasible, such as astrophysical imaging, live-cell microscopy, and quantum metrology. This work bridges a critical gap between theoretical superresolution limits and practical implementations for passive systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,受動2点源のサブ波長分離を事前の知識や制御を必要とせずに推定するためのパラメータ分離超解像フレームワークを提案する。
我々の理論基盤は、部分的コヒーレンス、明るさ不均衡、ランダム相対位相、光子統計などの複数の挑戦的パラメータを推定する必要性を回避している。
物理インフォームド機械学習(ML)モデル(標準のデスクトップワークステーションで訓練)は、この理論を相乗的に統合し、背景ノイズ、光子損失、セントロイド/配向ミスアライメントなどの実用上の欠陥に対処する。
82%の忠実度を持つ実写画像に対して、回折限界(光学顕微鏡で約13.5nm)以下の14倍の解像度を達成する。
本手法は, 物理画像, ライブセル顕微鏡, 量子力学など, 音源制御が不可能な現実的なシナリオにおいて, 音源パラメータの変動や音源非依存ノイズに対するロバスト性を実現する。
この研究は、理論超解像限界と受動的システムの実践的実装の間に重要なギャップを埋める。
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