Çoklu spektral görüntüleme için derin CNN önseline dayalı görüntü oluşturma

Spektral görüntüleme, fizik, kimya, biyoloji, tıp, astronomi ve uzaktan algılama gibi farklı alanlarda yaygın olarak kullanılan temel bir tanılayıcı tekniktir. Bu bildiride, hesaplamalı görüntüleme prensibine dayanan ve kırınımlı lens içeren birçoklu spektral görüntüleme tekniğine odaklanılmakta, bunun için evrişimsel sinir ağlarından yararlanan görüntü geriçatım yöntemi geliştirilmektedir. Sistemin elde ettiği ham verilerden spektral görüntülerin geriçatılması için, ters problem düzenlileştirme içeren bir eniyileme problemi olarak formüle edilir. Bu eniyileme problemi yön değiştiren çarpanlar yöntemi ile alt problemlere ayrılır ve gürültüden arındırma problemine karşılık gelen alt problem analitik yöntemler yerine, öğrenme tabanlı evrişimsel gürültüsüzleştirme sinir ağı ile çözülür. Elde edilen sonuçlar önerilen yöntemin umut verici geriçatım performansını ortaya koymaktadır.Spectral imaging is a widely used diagnostic technique in various fields such as physics, chemistry, biology, medicine, astronomy, and remote sensing. In this work, we focus on a multi-spectral imaging technique with a diffractive lens, which relies on computational imaging, and we develop a novel image reconstruction method that exploits convolutional neural networks. To reconstruct the spectral images from the measurements of the imaging system, the inverse problem is first formulated as a proper optimization problem with regularization. This optimization problem is then divided to subproblems by using the alternating direction method of multipliers, and the subproblem corresponding to a denoising problem is solved with a learning-based convolutional denoising neural network instead of an analytical method. The obtained results illustrate that the proposed method can achieve promising reconstruction performance