مقاله شبح نگاری کامپیوتری با استفاده از یادگیری عمیق (2018 الزویر)

1. مقدمه

2. روش ارائه شده

2.1 شبح نگاری کامپیوتری

2.2 بهبود کیفیت تصویر برداری با استفاده از شبکه عصبی عمیق

3-نتایج

4. جمع بندی

Computational ghost imaging (CGI) is a single-pixel imaging technique that exploits the correlation between known random patterns and the measured intensity of light transmitted (or reflected) by an object. Although CGI can obtain two- or three-dimensional images with a single or a few bucket detectors, the quality of the reconstructed images is reduced by noise due to the reconstruction of images from random patterns. In this study, we improve the quality of CGI images using deep learning. A deep neural network is used to automatically learn the features of noise-contaminated CGI images. After training, the network is able to predict low-noise images from new noise-contaminated CGI images.

شبح نگاری کامپیوتری (CGI) یک تکنیک تصویر برداری تک پیکسل می باشد که از همبستگی های بین الگوی های اتفاقی معلوم و شدت اندازه گیری شده ی نور عبور یافته ( یا منعکس شده) توسط یک شی، استفاده می کند. با وجود این که CGI می تواند تصویر های دو یا سه بعدی را با استفاده از یک یا چندین آشکار ساز پیمانه ای ( آشکار ساز های تک پیکسلی با نام آشکار ساز های پیمانه ای نیز شناخته می شوند) به دست بیاورد، در اثر نویز در روند بازسازی تصویر از الگوهای اتفاقی، کیفیت تصویر های بازسازی شده پایین می آید. در این مطالعه، ما کیفیت تصویر برداری های CGI را با استفاده از یادگیری عمیق بهبود می دهیم. یک شبکه ی عصبی عمیق در این مطالعه مورد استفاده قرار گرفته است تا این شبکه بتواند به صورت خودکار ویژگی های تصویر های CGI آلوده به نویز را یاد بگیرد. بعد از تمرین ، این شبکه می تواند تصویر هایی با نویز پایین را از تصویر های CGI آلوده به نویز، پیش بینی کند.