压缩感知荧光显微镜中哈达玛传感与重建的联合优化
图像与视频处理
2021-07-13 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
压缩感知荧光显微镜（CS-FM）提出了一种方案，在传感阶段采集较少测量值，并通过重建恢复图像。大量工作分别致力于优化传感与重建部分。我们提出了一种在总测量约束下端到端联合优化传感与重建的方法，能够同时学习最优传感方案与基于神经网络之重建网络的参数。我们在包含多种生物样本的共聚焦、双光子及宽场显微镜图像丰富数据集上训练模型。结果表明，我们的方法优于若干基线传感方案及一种正则化回归重建算法。
引用
@article{arxiv.2105.07961,
title = {Joint Optimization of Hadamard Sensing and Reconstruction in Compressed Sensing Fluorescence Microscopy},
author = {Alan Q. Wang and Aaron K. LaViolette and Leo Moon and Chris Xu and Mert R. Sabuncu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07961},
year = {2021}
}
备注
Accepted at MICCAI 2021