Image Inpainting with Hypergraphs for Resolution Improvement in Scanning Acoustic Microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Scanning Acoustic Microscopy (SAM) uses high-frequency acoustic waves to generate non-ionizing, label-free images of the surface and internal structures of industrial objects and biological specimens. The resolution of SAM images is limited by several factors such as the frequency of excitation signals, the signal-to-noise ratio, and the pixel size. We propose to use a hypergraphs image inpainting technique for SAM that fills in missing information to improve the resolution of the SAM image. We compared the performance of our technique with four other different techniques based on generative adversarial networks (GANs), including AOTGAN, DeepFill v2, Edge-Connect and DMFN. Our results show that the hypergraphs image inpainting model provides the SOTA average SSIM of 0.82 with a PSNR of 27.96 for 4× image size enhancement over the raw SAM image. We emphasize the importance of hypergraphs' interpretability to bridge the gap between human and machine perception, particularly for robust image recovery tools for acoustic scan imaging. We show that combining SAM with hypergraphs can yield more noise-robust explanations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».