MARC

 008240612s2023      us  |||||||||||||||c||eng  d
■001000016935246
■00520240214101909
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798380717892
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30685615
■035    ▼a(MiAaPQ)Purdue23786880
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621
■1001  ▼aChimitt,  Nicholas.
■24510▼aComputational  Imaging  Through  Atmospheric  Turbulence▼h[electronic  resource]
■260    ▼a[S.l.]:▼bPurdue  University.  ▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor  :▼bProQuest  Dissertations  &  Theses,  ▼c2023
■300    ▼a1  online  resource(169  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Chan,  Stanley  H.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Purdue  University,  2023.
■506    ▼aThis  item  must  not  be  sold  to  any  third  party  vendors.
■520    ▼aImaging  at  range  for  the  purposes  of  biometric,  scientific,  or  militaristic  applications  often  suffer  due  to  degradations  by  the  atmosphere.  These  degradations,  due  to  the  non-uniformity  of  the  atmospheric  medium,  can  be  modeled  as  being  caused  by  turbulence.  Dating  back  to  the  days  of  Kolmogorov  in  the  1940s,  the  field  has  had  many  successes  in  modeling  and  some  in  mitigating  the  effects  of  turbulence  in  images.  Today,  modern  restoration  methods  are  often  in  the  form  of  learning-based  solutions  which  require  a  large  amount  of  training  data.  This  places  atmospheric  turbulence  mitigation  at  an  interesting  point  in  its  history;  simulators  which  accurately  capture  the  effects  of  the  atmosphere  were  developed  without  any  consideration  of  deep  learning  methods  and  are  often  missing  critical  requirements  for  todays  solutions.In  this  work,  we  describe  a  simulator  which  is  not  only  fast  and  accurate  but  has  the  additional  property  of  being  end-to-end  differentiable,  allowing  for  end-to-end  training  with  a  reconstruction  network.  This  simulation,  which  we  refer  to  as  Zernike-based  simulation,  performs  at  a  similar  level  of  accuracy  as  its  purely  optics-based  simulation  counterparts  while  being  up  to  1000x  faster.  To  achieve  this  we  combine  theoretical  developments,  engineering  efforts,  and  learning-based  solutions.  Our  Zernike-based  simulation  not  only  aids  in  the  application  of  modern  solutions  to  this  classical  problem  but  also  opens  the  field  to  new  possibilities  with  what  we  refer  to  as  computational  image  formation.
■590    ▼aSchool  code:  0183.
■650  4▼aPropagation.
■650  4▼aAperture.
■650  4▼aVisualization.
■650  4▼aRemote  sensing.
■650  4▼aElectrical  engineering.
■690    ▼a0544
■690    ▼a0799
■71020▼aPurdue  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-05B.
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0183
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T16935246▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a202402▼f2024

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서