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J-GLOBAL ID：202002275605257582   整理番号：20A2264838

深層学習はディジタルホログラフィーにおける超解像を達成する【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Achieves Super-resolution in Digital Holography

著者 (3件)： Zhong Zhi (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin) ,  Cong Qi (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin) ,  Shan Mingguang (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICDSP 2020  ページ： 66-70  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ディジタルホログラフィー顕微鏡は非接触,全視野定量的測定および無標識高速3D測定法である。ホログラムの記録過程では,外部因子とヒューマンファクタからの干渉により高周波情報が失われる。本論文では,ディジタルホログラフィックイメージングの超解像を実現するために,エンドツーエンド深層学習アルゴリズムを採用した。事前情報なしに低解像度ホログラムから高分解能再構成を行うことができた。この方法は,画像の詳細情報を改善するだけでなく,ホログラフィック再構成のプロセスにおける自動集束と位相回復を避けることができる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 集束 ,  ホログラム ,  ヒューマンファクタ ,  HF【周波数】 ,  画像処理 ,  再構成 ,  *ホログラフィー ,  エンドツーエンド方式 ,  ディジタル方式 ,  *超解像 ,  高分解能 ,  位相回復 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *ディジタルホログラフィー ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  ディジタルホログラフィー ,  ホログラム再構成 ,  超解像

分類 (2件)： ホログラフィー一般  (BD03071V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  ディジタルホログラフィー ,  超解像