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Improved Error Reduction and Hybrid Input Output Algorithms for Phase Retrieval by including a Sparse Dictionary Learning-Based Inpainting MethodMejora de la reducción de errores y de los algoritmos híbridos de entrada y salida para la recuperación de fases mediante la inclusión de un método de repintado basado en el aprendizaje de diccionarios dispersos

Resumen

La recuperación de fase (RP), que reconstruye un objeto a partir de sus magnitudes de Fourier, equivale a un problema inverso no lineal. En este artículo, proponemos un algoritmo de dos pasos en el que la iteración ER/HIO tradicional desempeña el papel de reconstrucción de características gruesas, mientras que la técnica de inpainting basada en KSVD se ocupa del conjunto de características finas. Dado que el KSVD permite que el contenido del diccionario sobremuestreado con representación dispersa se ajuste de forma adaptativa a un conjunto dado de ejemplos de objetos, siempre que los algoritmos ER/HIO proporcionen una estimación decente del objeto en una fase temprana, los píxeles que violan la restricción del objeto pueden restaurarse con una calidad de imagen superior. Los análisis numéricos demostraron la eficacia de ER KSVD y HIO KSVD a través de múltiples fases de Fourier iniciales independientes. Gracias a su versatilidad y simplicidad, el método propuesto puede generalizarse para ser implementado con más PR del estado de la técnica.

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  • Formato:pdf
  • Idioma:Inglés
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Información del documento

  • Titulo:Improved Error Reduction and Hybrid Input Output Algorithms for Phase Retrieval by including a Sparse Dictionary Learning-Based Inpainting Method
  • Autor:Jian-Jia, Su; Chung-Hao, Tien
  • Tipo:Artículo
  • Año:2020
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Hindawi
  • Materias:Rayo láser Onda electromagnética Óptica Biofotónica
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