Multi-Frame Blind Manifold Deconvolution for Rotating Synthetic Aperture Imaging

要約

回転合成開口（RSA）イメージングシステムは、長方形の開口部を回転させることにより、異なる回転角でターゲットシーンの画像をキャプチャします。
取得したRSA画像は、シーンの根底にある潜在的な鋭い画像を再構築する上で重要な役割を果たします。
過去10年間で、盲目の畳み込み技術の出現は、獲得した画像から複雑な機能をモデル化する能力により、この分野に革命をもたらしました。
既存の方法のほとんどは、後部を最大化することにより、上記の不適切な逆問題を解決しようとします。
この進歩にもかかわらず、研究者は高次元の周囲空間内の潜在画像の低次元の多様体構造を探ることに限定的な注意を払ってきました。
ここでは、マルチフレームブラインド畳み込みの内容にマニホールドフィッティングと罰則を使用してRSA画像を処理する新しい方法を提案します。
提案された手順を実装するための高速アルゴリズムを開発します。
シミュレーション研究は、マニホールドベースのデコンボリューションが、ピクセルの強度を推定し、構造の詳細を保存するという点で潜在画像のよりシャープな推定を生成できるという意味で、従来のデコンボリューションアルゴリズムを上回ることができることを示しています。

要約(オリジナル)

Rotating synthetic aperture (RSA) imaging system captures images of the target scene at different rotation angles by rotating a rectangular aperture. Deblurring acquired RSA images plays a critical role in reconstructing a latent sharp image underlying the scene. In the past decade, the emergence of blind convolution technology has revolutionised this field by its ability to model complex features from acquired images. Most of the existing methods attempt to solve the above ill-posed inverse problem through maximising a posterior. Despite this progress, researchers have paid limited attention to exploring low-dimensional manifold structures of the latent image within a high-dimensional ambient-space. Here, we propose a novel method to process RSA images using manifold fitting and penalisation in the content of multi-frame blind convolution. We develop fast algorithms for implementing the proposed procedure. Simulation studies demonstrate that manifold-based deconvolution can outperform conventional deconvolution algorithms in the sense that it can generate a sharper estimate of the latent image in terms of estimating pixel intensities and preserving structural details.

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