A diffusion-based reconstruction technique for single pixel camera

buir.contributor.authorGüven, Baturalp
buir.contributor.authorÇukur, Tolga
buir.contributor.orcidÇukur, Tolga|0000-0002-2296-851X
dc.citation.epage4en_US
dc.citation.spage1
dc.contributor.authorGüven, Baturalp
dc.contributor.authorGüngör, A.
dc.contributor.authorBahçeci, M. U.
dc.contributor.authorÇukur, Tolga
dc.coverage.spatialİstanbul, Türkiye
dc.date.accessioned2024-03-22T08:06:17Z
dc.date.available2024-03-22T08:06:17Z
dc.date.issued2023-08-28
dc.departmentDepartment of Electrical and Electronics Engineering
dc.departmentNational Magnetic Resonance Research Center (UMRAM)
dc.descriptionDate of Conference: 05-08 July 2023
dc.descriptionConference Name: 31st IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU 2023
dc.description.abstractSingle-pixel imaging enables high-resolution imaging through multiple coded measurements based on lowresolution snapshots. To reconstruct a high-resolution image from these coded measurements, an ill-posed inverse problem is solved. Despite the recent popularity of deep learning-based methods for single-pixel imaging reconstruction, they are insufficient in preserving spatial details and achieving a stable reconstruction. Diffusion-based methods, which have gained attention in recent years, provide a solution to this problem. In this study, to the best of our knowledge, the single-pixel image reconstruction is performed for the first time using a denoising diffusion probabilistic model. The proposed method reconstructs the image by conditioning it towards the least squares solution while preserving data consistency after unconditional training of the model. The proposed method is compared against existing singlepixel imaging methods, and ablation studies are conducted to demonstrate the individual model components. The proposed method outperforms competing methods in both quantitative measurements and visual quality.
dc.description.abstractTek piksel görüntüleme, yüksek çözünürlüklü görüntü elde etmek için düşük çözünürlüklü görüntülerin kodlanmasına dayalı bir yöntemdir. Bu yöntemde kodlanmış görüntüler kötü koşullandırılmış tersine problem çözülerek yüksek çözünürlüklü hale getirilir. Özellikle son yıllarda, tek piksel görüntüleme geriçatımında derin öğrenme tabanlı yöntemler popüler olmuş olsa da uzamsal detayları korumak ve stabil bir geriçatım yapma konusunda yetersiz kalmaktadırlar. Bu probleme çözüm getiren difüzyon tabanlı yöntemler bu nedenle son zamanlarda hatrı sayılır bir ilgi toplamışlardır. Bu çalışmada, bilgimiz kadarıyla ilk defa tek piksel görüntüleme problemi gürültü giderici difüzyon olasılıksal modelleri kullanılarak çözülmüştür. Önerilen yöntemde model öncelikle koşullandırılmadan eğitilmiş daha sonra en küçük kare hatası çözümüne koşullandırıp veri tutarlılıgı göz önünde bulundurularak geriçatım gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntemin performansını değerlendirmek amacıyla mevcut tek piksel görüntüleme yöntemleriyle kıyaslanmış ve ayrı model bileşenlerini detaylı analiz etmek için ablasyon çalışmaları yapılmıştır. Önerilen yöntem, hem nicel ölçümler hem de görsel kalite açısından rakip yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir.
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2024-03-22T08:06:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 A_diffusion-based_reconstruction_technique_for_single_pixel_camera.pdf: 1181835 bytes, checksum: 7dc64addebb4fd821bf252c28ed7f757 (MD5) Previous issue date: 2023-08en
dc.identifier.doi10.1109/SIU59756.2023.10223811
dc.identifier.eisbn9798350343557
dc.identifier.isbn9798350343564
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11693/115076
dc.language.isoTurkish
dc.publisherIEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
dc.relation.isversionofhttps://dx.doi.org/10.1109/SIU59756.2023.10223811
dc.source.title2023 31st Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU 2023)
dc.subjectSingle pixel imaging
dc.subjectReconstruction
dc.subjectDeep learning
dc.subjectDenoising diffusion probabilistic model
dc.subjectTek piksel görüntüleme
dc.subjectGeriçatım
dc.subjectDerin öğrenme
dc.subjectGürültü giderici difüzyon olasılıksal modeli
dc.titleA diffusion-based reconstruction technique for single pixel camera
dc.title.alternativeTek pikselli kamera için difüzyon tabanlı bir geriçatım tekniği
dc.typeConference Paper

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
A_diffusion-based_reconstruction_technique_for_single_pixel_camera.pdf
Size:
1.13 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
2.01 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: