Multi-target detection with rotations

要約

我々は、ランダムに回転・平行移動した多数のターゲット画像を含む大きなノイズを持つ測定画像から、2次元ターゲット画像を推定するマルチターゲット検出問題を考察する。一粒子クライオ電子顕微鏡を動機として、測定におけるターゲット画像の位置と向きを推定することが困難な低S/N領域に注目する。我々のアプローチは、自己相関解析を用いて、ターゲット画像の回転・並進不変な特徴を推定するものである。ノイズのレベルに関係なく、測定値が十分に大きい場合、我々の手法で対象画像を復元できることを示す。

要約(オリジナル)

We consider the multi-target detection problem of estimating a two-dimensional target image from a large noisy measurement image that contains many randomly rotated and translated copies of the target image. Motivated by single-particle cryo-electron microscopy, we focus on the low signal-to-noise regime, where it is difficult to estimate the locations and orientations of the target images in the measurement. Our approach uses autocorrelation analysis to estimate rotationally and translationally invariant features of the target image. We demonstrate that, regardless of the level of noise, our technique can be used to recover the target image when the measurement is sufficiently large.

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