論文の概要: A Unified Resolution-Conditioned Framework for Orthogonal Line-Scanning Image Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03107v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 04:28:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.032131
- Title: A Unified Resolution-Conditioned Framework for Orthogonal Line-Scanning Image Fusion
- Title（参考訳）: 直交線走査画像融合のための統一分解能設計フレームワーク
- Abstract要約: ランク強化線形注意(RELA)に基づく分解能条件融合フレームワークを提案する。
また,アダプティブRELAを導入し,固定カーネルのランク向上を,比条件付きマルチスケール深度畳み込みに置き換える。
結果のモデルでは、構成間で34-40dBのPSNRが達成される一方、無条件のマルチスリットトレーニングは24.3dBに崩壊し、スリットスペシャリストはトレーニング設定外で4-9dBを失う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.000212382506099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Laser line-scanning microscopy enables fast volumetric imaging but produces anisotropic lateral resolution. Orthogonal line scans provide complementary directional information that can recover near-isotropic resolution, yet existing deep-learning methods require a separate model for each optical configuration. We present a unified, resolution-conditioned fusion framework based on Rank Enhanced Linear Attention (RELA). Feature-wise Linear Modulation (FiLM) conditions the network continuously on the resolving-power ratio, enabling one model to adapt across slit widths. We further introduce Adaptive RELA, which replaces fixed-kernel rank enhancement with ratio-conditioned multi-scale depthwise convolutions and uses a learnable attention temperature to adjust selectivity with degradation severity. Training data spanning multiple slit configurations are generated using a physics-grounded separable point-spread-function model verified against measured optical data at 48.3 dB accuracy. The resulting model achieves 34-40 dB PSNR across configurations, whereas unconditioned multi-slit training collapses to 24.3 dB and per-slit specialists lose 4-9 dB outside their training setting. It also generalizes smoothly to unseen intermediate configurations without interpolation artifacts. Ablations show that FiLM resolves configuration ambiguity, global linear attention captures long-range directional correspondences, and adaptive temperature yields an additional 2 dB in the challenging near-isotropic regime, where complementary signals are weak.
- Abstract（参考訳）: レーザー線走査顕微鏡は高速な体積像撮影を可能にするが、異方性側方分解能を生じる。
直交線走査は相補的な方向情報を提供し、近方等方分解能を回復するが、既存のディープラーニング手法では光学的構成ごとに別のモデルを必要とする。
本稿では,Rang Enhanced Linear Attention (RELA)に基づく統合された高分解能核融合フレームワークを提案する。
FiLM(Feature-wise Linear Modulation)は、ネットワークを分解力比で連続的に条件付けすることで、1つのモデルがスリット幅を越えて適応できるようにする。
さらにアダプティブRELAを導入し、固定カーネルのランクエンハンスメントを比条件付き多スケール深度畳み込みに置き換え、学習可能な注意温度を用いて劣化重大度で選択性を調整する。
複数のスリット構成にまたがるトレーニングデータは、測定された光学データに対して48.3dB精度で検証された物理基底分離可能な点-スプレッド関数モデルを用いて生成される。
結果のモデルでは、構成間で34-40dBのPSNRが達成される一方、無条件のマルチスリットトレーニングは24.3dBに崩壊し、スリットスペシャリストはトレーニング設定外で4-9dBを失う。
また、補間アーティファクトを使わずに、スムーズな中間構成をスムーズに一般化する。
アブレーションにより、FiLMは構成の曖昧さを解消し、大域的線形注意は長距離方向対応を捉え、適応温度は相補的な信号が弱い挑戦的近等方的状態においてさらに2dBを得ることが示された。
関連論文リスト
- Fast Implicit Neural Light Field Representation via Geometric Decomposition and Multi-Resolution Low-Rank Features [5.088590848084556]
入射神経表現は、試料線座標から高密度光場を再構成するコンパクトで連続的な方法を提供する。
高速光電場再構成は、光電場が強い空間角冗長性と構造的不均一性を持つ高次元信号であるため、依然として困難である。
本稿では,幾何分解と多分解能低ランク特徴に基づく高速暗黙光場表現を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-14T04:44:14Z) - Link-adaptive digital twin for robust physical-layer modeling in hybrid-amplified ultra-wideband optical networks [18.113276422749546]
本稿では,ハイブリッド増幅超広帯域リンクのためのリンク適応型ディジタルツイン(LA-DT)を提案する。
多様なリンクをまたいだ高精度なモデリングとロバストな一般化信号-雑音比推定を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-11T05:41:16Z) - Self-Tuning Regularization for Image Scanning Microscopy [32.613477872461324]
共焦点顕微鏡を用いた画像再構成のための自己調整型明示的正規化フレームワークを提案する。
提案手法は,実証的な停止規則を使わずに安定した復元を可能にする。
シミュレーションおよび実蛍光IDMデータセットの実験により、再構成安定性と画質が改善された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-29T15:22:54Z) - Three-dimensional Conditional Diffusion Models for Cosmological 21 cm Lightcone Emulation [4.210446607355696]
三次元21cm光錐エミュレーションのための条件拡散モデルについて検討する。
空平面サイズが64ドル(約6,400円)で、視界深度が最大1024セルまである立方体に焦点を合わせています。
事前処理の選択、ダイナミックレンジ圧縮設定、アーキテクチャの深さ、トレーニング期間の制御された比較を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-27T19:16:49Z) - ExtraVAR: Stage-Aware RoPE Remapping for Resolution Extrapolation in Visual Autoregressive Models [52.648413887350195]
我々は,グローバルな反復,局所的な反復,詳細劣化を抑制するために,ステージアウェアのRoPEリマッピングを提案する。
また、分解能不変な正規化エントロピーを介して分散を定量化するエントロピー駆動適応アテンションを提案する。
本手法は, 構造コヒーレンスと細部忠実度の両方において, 先行分解能・分光法より常に優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-11T06:14:38Z) - Neural network methods for two-dimensional finite-source reflector design [0.0]
本稿では,光を有限拡大源から所定の遠方界分布に変換する2次元反射体の設計の逆問題に対処する。
i) 学習した逆写像を通してソース分布をプッシュする直接変更変数損失と,(ii) ターゲット空間グリッドをソースにマップするメッシュベースの損失の2つの異なる目的関数を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-02T15:45:50Z) - Rethinking Diffusion Model-Based Video Super-Resolution: Leveraging Dense Guidance from Aligned Features [51.5076190312734]
ビデオ超解法アプローチは、エラーの蓄積、空間的アーティファクト、知覚的品質と忠実さのトレードオフに悩まされる。
ビデオ超解像(DGAF-VSR)に適した特徴を持つ新しい誘導拡散モデルを提案する。
合成および実世界のデータセットの実験では、DGAF-VSRがVSRの重要な側面において最先端の手法を超越していることが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-21T03:40:45Z) - Depth-Aware Super-Resolution via Distance-Adaptive Variational Formulation [5.1767204510818985]
単一画像超解像は伝統的に空間的不変な劣化モデルを想定している。
実世界のイメージングシステムは、大気散乱、深度の変化、視点歪みなどの複雑な距離依存効果を示す。
空間的に変化する逆問題として超解像を特徴付ける厳密な変分フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-06T15:35:37Z) - Generalizable Non-Line-of-Sight Imaging with Learnable Physical Priors [52.195637608631955]
非視線画像(NLOS)は、その潜在的な応用により注目されている。
既存のNLOS再構成アプローチは、経験的物理的前提に依存して制約される。
本稿では,Learningable Path Compensation(LPC)とAdaptive Phasor Field(APF)の2つの主要な設計を含む,学習に基づく新しいソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-21T04:39:45Z) - Enhancing Low-light Light Field Images with A Deep Compensation Unfolding Network [52.77569396659629]
本稿では,低光環境下で撮像した光場(LF)画像の復元に,DCUNet(Deep compensation network openfolding)を提案する。
このフレームワークは、中間拡張結果を使用して照明マップを推定し、展開プロセスで新しい拡張結果を生成する。
本稿では,LF画像の特徴を適切に活用するために,擬似明示的特徴相互作用モジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-10T07:53:06Z) - RRNet: Relational Reasoning Network with Parallel Multi-scale Attention
for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images [82.1679766706423]
光リモートセンシング画像(RSI)のためのSODは、光学RSIから視覚的に特徴的な物体や領域を探索・抽出することを目的としている。
光学RSIにおけるSODに並列なマルチスケールアテンションを持つリレーショナル推論ネットワークを提案する。
提案するRRNetは,既存の最先端SODコンペティタよりも質的,定量的に優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-27T07:18:32Z) - Correlation Plenoptic Imaging between Arbitrary Planes [52.77024349608834]
提案プロトコルは,処理後の集中面の変更を可能にし,画像解像度と被写界深度を前例のない組み合わせで実現可能であることを示す。
その結果、カオス光に基づく相関レンズ画像装置のコンパクト化や、絡み合った光子照明に基づく高SNRレンズ画像装置の開発への道が開かれた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-23T14:26:14Z)
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。