Light Science & Applications· 2022Q1
Derin sinir ağı kısıtlamalı uzak alan süper-çözünürlüklü hayalet görüntüleme
Far-field super-resolution ghost imaging with a deep neural network constraint
- 390atıf
- Q1SCImago
- 2022yıl
Kısa özet
Fiziksel bir modeli derin sinir ağı ile birleştiren yeni bir uzak alan süper-çözünürlüklü hayalet görüntüleme tekniği, ön eğitim gerektirmeden kırınım limitinin ötesinde görüntü rekonstrüksiyonuna olanak tanır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Kırınım limitinin ötesinde uzak alan hayalet görüntülemede süper-çözünürlük elde eder.
- Fiziksel modeli derin sinir ağına entegre eder, ön eğitim veri kümelerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Uçan bir drone görüntülenerek gösterilmiştir.
- Uzamsal çözünürlük ve örnekleme oranı açısından diğer hayalet görüntüleme tekniklerinden daha iyi performans gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Ghost imaging (GI) facilitates image acquisition under low-light conditions by single-pixel measurements and thus has great potential in applications in various fields ranging from biomedical imaging to remote sensing. However, GI usually requires a large amount of single-pixel samplings in order to reconstruct a high-resolution image, imposing a practical limit for its applications. Here we propose a far-field super-resolution GI technique that incorporates the physical model for GI image formation into a deep neural network. The resulting hybrid neural network does not need to pre-train on any dataset, and allows the reconstruction of a far-field image with the resolution beyond the diffraction limit. Furthermore, the physical model imposes a constraint to the network output, making it effectively interpretable. We experimentally demonstrate the proposed GI technique by imaging a flying drone, and show that it outperforms some other widespread GI techniques in terms of both spatial resolution and sampling ratio. We believe that this study provides a new framework for GI, and paves a way for its practical applications.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Light Science & Applications, 2022 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Akustik ve Ultrasonik
Acoustics and UltrasonicsPhysics and Astronomy