Signalrekonstruktion är en utmanande aspekt av datortomografi eftersom det ofta innebär att lösa illa placerade inversa problem. Nyligen, djupt feed-forward neurala nätverk har lett till toppmoderna resultat i att lösa olika inversa bildproblem. Eftersom dessa nätverk är specifika måste de dock läras ut för varje omvänt problem. Å andra sidan skulle ett mer flexibelt tillvägagångssätt vara att lära sig en djup generativ modell en gång och sedan använda den som en signal innan för att lösa olika inversa problem. I detta dokument visar vi att bland de olika toppmoderna djupa generativa modellerna är autoregressiva modeller särskilt lämpliga för vårt syfte av följande skäl. För det första modellerar de explicit pixelnivån beroenden och kan därför rekonstruera detaljer på låg nivå, såsom texturmönster och kanter bättre. För det andra ger de ett uttryckligt uttryck för bilden tidigare, som sedan kan användas för MAP-baserad slutledning tillsammans med framåtmodellen. För det tredje kan de modellera lång räckvidd beroenden i bilder som gör dem idealiska för att hantera global multiplexing som påträffas i olika komprimerande bildsystem. Vi visar effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt för att lösa tre datortomografiproblem: Single Pixel Camera, LiSens, och FlatCam. För både verkliga och simulerade fall får vi bättre rekonstruktioner än de senaste metoderna när det gäller perceptuella och kvantitativa mätvärden. Index Terms-inversa problem, komprimerande bildåterhämtning, djupa generativa modeller, linslös bildrekonstruktion, autoregressiva modeller, MAP inference.
Slutligen, mest nära relaterat till vårt arbete, REF introducerar idén om att modellera föregående explicit på pixel-nivå med hjälp av en djup generativ modell.
Solving Inverse Computational Imaging Problems Using Deep Pixel-Level Prior
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}