Nov, 2023
关于无需训练数据的图像重建不确定性的量化
On the Quantification of Image Reconstruction Uncertainty without Training Data
Sirui Bi, Victor Fung, Jiaxin Zhang
TL;DR计算成像在确定稀疏测量中的隐藏信息方面起着重要的作用。我们提出了一种深度变分框架，利用深度生成模型来学习近似后验分布，以有效量化图像重建的不确定性，无需训练数据。我们通过使用基于流的模型参数化目标后验并最小化它们的 KL 散度来实现准确的不确定性估计。我们还引入了具有双向正则化的强大流模型，以增强稳定性，并通过梯度增强来增强表达能力。此外，我们还通过填充设计方法在潜在先验空间和目标后验空间实现了显著的方差减少。我们在几个基准任务和两个真实世界应用（即快速 MRI 和黑洞图像重建）上验证了我们的方法。我们的结果表明，我们的方法能够提供可靠且高质量的图像重建以及强大的不确定性估计。