Optimized Binary Patterns by Gradient Descent for Ghost Imaging

欠采样 计算机科学 稳健性(进化) 人工智能 图像质量 计算机视觉 图像分辨率 二进制数 模式识别(心理学) 图像(数学) 数学 生物化学 算术 基因 化学
作者
Ikuo Hoshi,Tomoyoshi Shimobaba,Takashi Kakue,Tomoyoshi Ito
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:9: 97320-97326 被引量:5
标识
DOI:10.1109/access.2021.3094576
摘要

Ghost imaging reconstructs images using a single-element photodetector; it performs imaging by illuminating an object with binary modulation patterns. This technique has various advantages, including a wide wavelength, noise robustness, and high measurement sensitivity. However, one challenge is the low image quality in the undersampling. The examination of modulation patterns is intended to solve this issue. In ghost imaging, randomly generated or basis patterns have been studied as modulation patterns; however, in undersampling, random patterns exhibit noise robustness but low image quality, whereas basis patterns exhibit high image quality but are sensitive to noise and low resolution. Thus, ghost imaging requires patterns that simultaneously achieve high image quality, resolution, and noise robustness. This study proposes a method of pattern optimization using gradient descent and a binarization method to further improve image quality. Numerical simulation and experimental results show that the proposed approach offers high image quality, high resolution, and robustness to noise.
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