用于定量声学显微镜图像重建的深度展开近似消息传递
图像与视频处理
2024-09-23 v1
摘要
定量声学显微镜 (QAM) 是一种利用高频超声波产生生物组织在显微镜尺度下声学和机械性质的二维 (2D) 定量图的成像技术。更高的频率 QAM 在牺牲获取时间和数据存储成本的同时允许更细的分辨率。压缩采样 (CS) 方法已被用于从 reduced sample 集中重建 QAM 图像，最近的先进技术利用近似消息传递 (AMP) 方法。在本文中，我们研究了使用 AMP-Net—a 用于 AMP 的深度展开模型—进行 QAM 参数图的 CS 重建。结果表明，AMP-Net 即使在使用自然图像训练的 stock 配置下，也能实现优异的重建性能（以 PSNR 表示最高可达 63%），同时避免采样图案相关的伪影。
引用
@article{arxiv.2409.13634,
title = {Deep Unfolded Approximate Message Passing for Quantitative Acoustic Microscopy Image Reconstruction},
author = {Odysseas Pappas and Jonathan Mamou and Adrian Basarab and Denis Kouame and Alin Achim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13634},
year = {2024}
}