I2I-PR : Affinage itératif profond pour la récupération de phase utilisant des modèles de diffusion image-à-image

La récupération de phase implique de récupérer un signal à partir de mesures uniquement d'intensité, ce qui est crucial dans de nombreux domaines tels que l'imagerie, l'holographie, l'informatique optique, la cristallographie et la microscopie. Bien qu'il existe plusieurs algorithmes de récupération de phase bien connus, y compris des solveurs itératifs classiques, la performance de reconstruction reste souvent sensible à l'initialisation et au bruit de mesure. Récemment, les modèles de diffusion image-à-image ont gagné en popularité dans diverses tâches de reconstruction d'image, offrant des perspectives théoriques significatives et des percées pratiques. Dans ce travail, nous introduisons une nouvelle approche de récupération de phase basée sur un cadre de diffusion image-à-image appelé Inversion par itération directe. Notre méthode commence par une phase d'initialisation améliorée qui exploite une technique itérative hybride, combinant les méthodes d'Entrée-Sortie Hybride et de Réduction d'Erreur, tout en incorporant un nouveau mécanisme d'accélération pour obtenir une estimation brute robuste. Ensuite, elle affine itérativement cette estimation brute initiale en utilisant le pipeline image-à-image appris. Notre méthode réalise des améliorations substantielles tant en efficacité d'entraînement qu'en qualité de reconstruction. De plus, notre approche utilise des techniques d'agrégation pour affiner les métriques de qualité et démontre des résultats supérieurs par rapport aux techniques classiques et contemporaines. Cela souligne son potentiel pour une récupération de phase efficace et efficiente dans diverses applications.