基于投影域无监督深度学习的 ODT 缺失锥伪影去除
图像与视频处理
2021-07-20 v2 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
光学衍射层析(ODT)通过测量不同角度下的散射场来重建折射率(RI)的三维分布。尽管折射率分布蕴含丰富信息,但由于全息图有限角度采集所导致的缺失锥问题,重建结果在轴向方向上的分辨率远低于水平成像平面。为解决此问题,本文提出一种新颖的无监督深度学习框架,其通过最优传输驱动的 cycleGAN 学习缺失投影视角的概率分布。实验结果表明,所提方法可显著消除 ODT 中的缺失锥伪影。
引用
@article{arxiv.2103.09022,
title = {Missing Cone Artifacts Removal in ODT using Unsupervised Deep Learning in Projection Domain},
author = {Hyungjin Chung and Jaeyoung Huh and Geon Kim and Yong Keun Park and Jong Chul Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.09022},
year = {2021}
}
备注
This will appear in IEEE Trans. on Computational Imaging