講演情報
[8a-A23-6]波長平均と深層制約デノイズによる波長分割多重ゴーストイメージングの露光時間短縮
〇小森 紀輝1、本岡 眞1、砂田 哲1 (1.金沢大)
キーワード：
ゴーストイメージング、高速イメージング、深層学習
波長分割多重ゴーストイメージングでは、通常像と反転像を別々に取得して差分をとることで高品質な再構成が得られるが、取得時間が2倍になる。本研究では、信号強度の高い反転像のみを取得する片側計測と、波長別の擬似逆再構成の平均を初期値とする自己教師あり学習手法を組み合わせた。その結果、差分取得（SSIM 0.843）に近いSSIM 0.782を半分の取得時間で達成し、片側取得による露光時間短縮の可能性を示した。