レンズレスイメージングは同軸ホログラム中の双子像ノイズの影響を受けており、再構成の信号対雑音比が低く、イメージング解像度が低いという問題に直面してきました。本論文では、この問題に対して分数マッチング生成モデルに基づくレンズレスイメージング方法を提案します。訓練段階では、連続確率微分方程式（Stochastic Differential Equation、SDE）を通じてガウスノイズをデータ分布に徐々に加え、その後、ノイズ除去分数マッチングを持つ連続時間関連分数関数を訓練し、逆SDEを解いて目的のサンプルデータを生成します。テスト段階では、単一のフレネルゾーンプレートをマスクとして使用し、非コヒーレント照明下でレンズレス符号変調を実現し、その後、予測-補正法を用いて数値ソルバーSDEとデータ忠実項のステップ間を交互に更新し画像再構成を行います。LSUN-bedroomおよびLSUN-churchデータセットでの検証結果は、提案アルゴリズムが双子像ノイズを効果的に除去できることを示し、ピーク信号対雑音比は25.23 dB、構造類似度は0.65に達しました。従来の逆伝播および圧縮センシングに基づくレンズレスイメージング結果と比較して、ピーク信号対雑音比はそれぞれ17.49 dBおよび7.16 dB向上し、構造類似度はそれぞれ0.42および0.35改善され、画像再構成品質の有効な向上を実現しました。

レンズレスイメージング; 符号化イメージング; 生成モデル; 画像再構成