An iterative dynamic programming approach to 2-D phase unwrapping
Notice bibliographique
Résumé
Abstract — We propose a novel Bayesian approach to 2-D phase unwrapping. Modeled as a first-order Gaussian Markov random field, the unwrapped phase is estimated according to a maximum a posteriori (MAP) rule. The estimate is made through a form of 2-D dynamic programming, using a series of row-by-row or column-by-column 1-D dynamic programming optimiza-tions. Increasing the number of states in the dynamic system can improve the unwrapping performance, but also increases the com-putational complexity. Due to this trade-off, a structured iterated conditional mode (SICM) is used to achieve good performance without examining a large number of states in each iteration. A row-by-row followed by column-by-column raster scan takes pre-vious estimates into account through a weighting. Other raster scans are also possible. The approach can be implemented effi-ciently in terms of memory usage due to the recyclable memory of dynamic programming. An example of the approach with seven states is given. Experimental results are compared to other algo-rithms including the least-squares method, the branch-cut method and Flynn’s method, using interferometric SAR data. The new SICM algorithm is seen to be superior. I.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».