Deep S$^3$PR：基于深度生成模型的同步源分离与相位恢复
机器学习
2020-10-15 v2 图像与视频处理
机器学习
摘要
本文提出并解决了同步源分离与相位恢复（SPR）问题。SPR 在包括显微术、无线通信以及通过散射介质的成像等多个应用领域都是一个重要但很大程度上未解决的问题，在这些领域中，存在多个独立的相干源，其相位难以测量。一般而言，SPR 高度欠定、非凸且难以求解。在这项工作中，我们证明通过将解限制在一个深度生成模型的值域内，可以充分约束搜索空间从而求解 SPR。
引用
@article{arxiv.2002.05856,
title = {Deep S$^3$PR: Simultaneous Source Separation and Phase Retrieval Using Deep Generative Models},
author = {Christopher A. Metzler and Gordon Wetzstein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.05856},
year = {2020}
}