Single View Refractive Index Tomography with Neural Fields

要約

屈折率断層撮影法は、2D 投影画像測定からシーンの 3D 屈折場を再構築しようとする逆問題です。
屈折場自体は目に見えませんが、光線が空間を通過するときに光線の経路がどのように連続的に曲がるかに影響します。
屈折場は、顕微鏡での半透明の細胞サンプルから、遠くの銀河からの光を曲げる暗黒物質の場に至るまで、さまざまな科学的応用に現れます。
屈折場は光がたどる経路に直接影響し、その回復が非線形問題となるため、この問題は特有の課題を引き起こします。
さらに、従来の断層撮影法とは対照的に、媒質全体に散在する光源の知識を活用することにより、単一の視点のみからの投影画像を使用して屈折場を回復しようとします。
この研究では、座標ベースのニューラル ネットワークを使用して、シーン内の基礎となる連続屈折場をモデル化する方法を紹介します。
次に、光線の 3D 空間曲率の明示的なモデリングを使用して、このネットワークのパラメーターを最適化し、合成による解析アプローチで屈折場を再構成します。
私たちのアプローチの有効性は、シミュレーションで屈折場を回復し、回復が光源分布によってどのように影響されるかを分析することによって実証されます。
次に、シミュレートされたダークマター マッピング問題でメソッドをテストします。ここで、現実的にシミュレートされたダークマター分布の基礎となる屈折場を回復します。

要約(オリジナル)

Refractive Index Tomography is an inverse problem in which we seek to reconstruct a scene’s 3D refractive field from 2D projected image measurements. The refractive field is not visible itself, but instead affects how the path of a light ray is continuously curved as it travels through space. Refractive fields appear across a wide variety of scientific applications, from translucent cell samples in microscopy to fields of dark matter bending light from faraway galaxies. This problem poses a unique challenge because the refractive field directly affects the path that light takes, making its recovery a non-linear problem. In addition, in contrast with traditional tomography, we seek to recover the refractive field using a projected image from only a single viewpoint by leveraging knowledge of light sources scattered throughout the medium. In this work, we introduce a method that uses a coordinate-based neural network to model the underlying continuous refractive field in a scene. We then use explicit modeling of rays’ 3D spatial curvature to optimize the parameters of this network, reconstructing refractive fields with an analysis-by-synthesis approach. The efficacy of our approach is demonstrated by recovering refractive fields in simulation, and analyzing how recovery is affected by the light source distribution. We then test our method on a simulated dark matter mapping problem, where we recover the refractive field underlying a realistic simulated dark matter distribution.

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