point spread function | BriefGPT

关键词point spread function

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图像去卷积中学习点扩散函数可逆性评估
本研究提出一种基于深度学习的图像去卷积方法，通过使用神经网络将点扩散函数（PSF）映射到单位冲激响应上，并通过对比映射后的 PSF 与单位冲激响应的差异来评估 PSF 适用于深度学习辅助去卷积的可能性，研究发现该方法在提高去卷积质量方面表现
PDFa month ago
PI-AstroDeconv：一种物理信息引导的无监督学习方法用于天文图像去模糊
在天文望远镜的成像过程中，波束或点扩散函数（PSF）的反卷积是一项关键任务。我们提出了一种无监督网络结构，利用先前的物理信息实现图像反卷积和重构，通过引入加速的快速傅里叶变换（FFT）卷积实现对高分辨率输入图像和 PSF 的高效处理。通过比
PDF4 months ago
使用卷积神经网络进行精确剪切测量时，点扩散函数估计误差和星系总体偏差的影响
使用卷积神经网络（CNNs）研究弱引力透镜成像对暗能量的探测，特别关注点扩散函数（PSF）估计误差和星系种群偏差的影响，以满足下一代调查的精确度要求。
PDF5 months ago
具有热激活的神经场用于任意尺度超分辨率
利用傅立叶理论和热方程衍生的一种新型激活函数，我们提出了一种设计神经场的新方法，使得可以使用高斯点扩散函数查询点，在 ASSR 分辨率转换时提供了理论上保证的抗锯齿效果，并且在计算成本上不增加额外开销，同时与超网络结合，比之前的方法更具参数
PDF7 months ago
基于框架先验的半盲图像去模糊
半盲图像去模糊问题基于总变差方法，通过使用框架变换和分数计算改进了基于近似核的图像去模糊方法，并通过与不同类型的测试对比现有方法在不同类型图像上的性能。
PDF9 months ago
天文望远镜点扩散函数建模：弱重力透镜研究综述
本篇论文旨在介绍天文观测中的点扩散函数（PSF）建模，包括背景知识、PSF 的物理贡献、建模方法与验证方法，并重点探讨 PSF 建模在未来天文望远镜中的挑战与未来发展方向。
PDFa year ago
CVPR通过动态跳跃连接网络消除屏下摄像头中的衍射图像伪迹
本文旨在研究解决 Under-Display Camera 系统中由于半透明有机发光二极管像素阵列所引起的图像质量降低问题。通过定义基于物理的图像形成模型来帮助理解图像降低的机制。同时，提出了域知识启发的动态跳跃连接网络（DISCNet）以
PDF3 years ago
单次高动态范围成像的深度光学技术
通过联合训练光学编码器和电子解码器，优化 PSF 参数的镜头表面，并将其作为硬件附加件添加到传统相机中，我们证明这种深度光学成像的单拍 HDR 成像方法优于纯 CNN 方法和其他 PSF 工程方法。
PDF5 years ago
漫反射光的影响 I：PSF 及其在 NGC 5907 星系边缘观测中的作用
介绍了现有广泛点扩散函数的特性和测量，分析了根据其模型和点扩散函数来研究分散光晕的表面亮度结构，总结了对观察结果的正确建模和分析的重要性。
PDF10 years ago