一种用于二维多目标检测的近似期望最大化方法
信号处理
2022-05-17 v2
摘要
我们考虑二维多目标检测(MTD)问题，即从含多份目标图像副本的含噪测量中估计目标图像，每份副本经过随机旋转和平移。MTD 模型是单颗粒冷冻电镜中结构重建问题的数学抽象，也是本研究的主要动机。我们关注高噪声 regime，其中无法在测量中准确检测图像出现位置。为估计图像，我们发展了期望最大化框架，旨在最大化似然函数的近似。我们展示了在高噪声环境下的图像恢复，并表明我们的框架在广泛参数范围内优于先前研究的自相关分析。
引用
@article{arxiv.2110.02289,
title = {An approximate expectation-maximization for two-dimensional multi-target detection},
author = {Shay Kreymer and Amit Singer and Tamir Bendory},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.02289},
year = {2022}
}