计算成像中的一个隐藏属性
机器学习
2024-10-14 v1
摘要
计算成像在各种科学和医学应用中发挥着重要作用，如全波场反演 (FWI)、计算机断层扫描 (CT) 和电磁 (EM) 反演。这些方法通过从测量数据重建物理属性（例如FWI中的声速图）来解决逆问题，其中两种模态均由复杂的数学方程 governing。本文经验性地展示了尽管其不同的 governing 方程，三个逆问题（FWI、CT 和 EM 反演）在其潜在空间中共享一种隐藏属性。具体而言，以FWI为例，我们展示了两种模态（声速图和地震波形数据）在潜在空间中遵循相同的单向波方程组，却具有不同的初始条件，这些初始条件呈线性相关。这表明，在投影到潜在嵌入空间后，两种模态对应于同一方程的不同解，通过其初始条件相互关联。我们的实验确认，这种隐藏属性在所有三个成像问题中保持一致，为理解这些计算成像任务提供了一种新视角。
引用
@article{arxiv.2410.08498,
title = {On a Hidden Property in Computational Imaging},
author = {Yinan Feng and Yinpeng Chen and Yueh Lee and Youzuo Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.08498},
year = {2024}
}