PolarAPP：偏光計測アプリケーションのための分極（ポラリゼーション）を超えたデモザイキング
arXiv cs.CV / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、偏光の下流アプリケーションが不利になる理由として、現在の手法が生の分割焦点面（division-of-focal-plane）計測を偏光角ごとに再編成することで、適切なデモザイキングを実質的に省略し、その結果としてターゲット画像が不完全になる点を指摘している。
- それに対し、デモザイキングをタスクに無関係なフォトメトリック再構成として扱うのではなく、デモザイキングと下流タスクを共同で最適化する枠組み PolarAPP を提案する。
- PolarAPP はメタラーニングを用いた特徴アラインメント機構を採用し、デモザイキング表現と、下流ネットワークがより良いタスク有用性のために必要とする情報を意味的に結び付ける。
- さらに、等価なイメージング制約を導入し、デモザイキングのフロントエンドが、再配置された疎データに依存するのではなく、物理的に意味のある出力を直接回帰できるようにする。
- 実験では PolarAPP がデモザイキングの品質と下流タスク性能の両方を改善することが報告されており、著者らは受理後にコードを提供する予定だとしている。
