論文の概要: Undersampled Phase Retrieval with Image Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15026v1
• Date: Thu, 18 Sep 2025 14:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.273949
• Title: Undersampled Phase Retrieval with Image Priors
• Title（参考訳）: 画像優先型アンダーサンプル位相検索
• Authors: Stanislas Ducotterd, Zhiyuan Hu, Michael Unser, Jonathan Dong,
• Abstract要約: 我々は、構造化されたランダム測定を用いて、重度アンダーサンプリングの文脈において、様々な画像の先行性を評価する。 以上の結果より, 再建が有意に改善し, 回復しきい値以下でも正確な再建が可能であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.773569947788435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phase retrieval seeks to recover a complex signal from amplitude-only measurements, a challenging nonlinear inverse problem. Current theory and algorithms often ignore signal priors. By contrast, we evaluate here a variety of image priors in the context of severe undersampling with structured random Fourier measurements. Our results show that those priors significantly improve reconstruction, allowing accurate reconstruction even below the weak recovery threshold.
• Abstract（参考訳）: 位相探索は振幅のみの測定から複素信号を復元しようとするが、これは難解な非線形逆問題である。 現在の理論とアルゴリズムは、しばしば信号の先行性を無視する。 対照的に、構造化されたランダムフーリエ測定を用いて、重度アンダーサンプリングの文脈における様々な画像の先行性を評価する。 以上の結果より, 再建が有意に改善し, 回復しきい値以下でも正確な再建が可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• Generalizable Holographic Reconstruction via Amplitude-Only Diffusion Priors [52.428058493780156]
  インラインホログラフィーにおける位相検索は、コヒーレントイメージングにおける振幅と位相の非線形結合に起因する基本的な不適切な逆問題である。 本稿では,物体振幅のみを訓練した拡散モデルを用いて,回折強度から振幅と位相の両方を復元する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T06:36:08Z)
• Improving Diffusion Inverse Problem Solving with Decoupled Noise Annealing [84.97865583302244]
  Decoupled Annealing Posterior Smpling (DAPS) と呼ばれる新しい手法を提案する。 DAPSは、新しいノイズアニール法に依存している。 DAPSは複数の画像復元作業において,サンプル品質と安定性を著しく向上することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T17:59:23Z)
• Alternating Phase Langevin Sampling with Implicit Denoiser Priors for Phase Retrieval [1.7767466724342065]
  本稿では,従来のフレームワークに組み込んだ位相探索問題の解法を提案する。 位相探索のための性能記述に基づくアルゴリズムと比較し、分布内画像と分布外画像の顕著な測定結果と競合する性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T05:08:50Z)
• Deep Unfolded Recovery of Sub-Nyquist Sampled Ultrasound Image [94.42139459221784]
  本稿では,ISTAアルゴリズムの展開に基づく時空間領域におけるサブNyquistサンプルからの再構成手法を提案する。 本手法は,高品質な撮像性能を確保しつつ,配列要素数,サンプリングレート,計算時間を削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T19:19:38Z)
• Denoising Score-Matching for Uncertainty Quantification in Inverse Problems [1.521936393554569]
  本稿では、逆問題を解決するための一般的なベイズフレームワークを提案する。このフレームワークでは、信号の事前分布を学習するためのディープニューラルネットワークの使用を制限する。 この枠組みを磁気共鳴画像再構成(MRI)に適用し、再構成された画像の特定の特徴の不確実性を評価するために、この手法がどのように使用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-16T18:33:06Z)
• Solving Phase Retrieval with a Learned Reference [18.76940558836028]
  フーリエ位相探索は、フーリエ係数の振幅測定から画像の回復を扱う古典的な問題である。 本稿では、振幅測定を行う前に、既知の(学習した)参照を信号に追加すると仮定する。 本手法はホログラフィーに参照信号を追加する原理に着想を得たものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T06:17:25Z)
• Solving Inverse Problems with a Flow-based Noise Model [100.18560761392692]
  本研究では,従来の正規化フローを用いた画像逆問題について検討する。 我々の定式化は、この解を測定値に条件付けされた画像の最大後値推定とみなす。 提案手法の様々な逆問題に対する有効性について実験的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:33:49Z)
• Class-Specific Blind Deconvolutional Phase Retrieval Under a Generative Prior [8.712404218757733]
  この問題はフーリエ・プチコグラフィー、X線結晶学、可視光通信など様々な画像モダリティで発生する。 本稿では,事前訓練された2つの深層生成ネットワークの下での交互勾配降下アルゴリズムを用いて,この逆問題の解法を提案する。 提案アルゴリズムは,前向き測定モデルを説明する各前駆体の範囲内で,シャープな画像とぼやけたカーネルを見つけ出そうとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-28T07:36:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。