Phase retrieval example
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
No files, tests, or entry points are named in the issue. Start by reviewing the existing Pylops examples and solver documentation to identify how they handle complex-valued data and regularization. Done means a minimal example script demonstrates the stated phase-retrieval objective with a sparsity prior and a Split-Bregman or ISTA solver.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi,
I would like to leverage Pylops for the domain of 'phase retrieval', but I don't know how to start on this. A typical phase retrieval problem has the following form:
|| y - | F^-1{ K * F{x}} | ||^2 + lam || |x| ||^1
y is a measured real-valued 2D image
x is an unknown complex-valued 2D image
F and F^-1 are the forward and backward 2D Fourier transforms
K is a complex-valued 2D kernel (predefined dense matrix), defined in Fourier domain
So, intuitively, complex-valued 2D image x is 2D convoluted (by multiplication in Fourier domain) and only the magnitude is fitted to the known real-valued 2D image y. This problem is ill-posed, and needs regularization. I would e.g. like to add a sparsity prior on the magnitude of x and solve this using a Split-bregman solver or ISTA solver.
Would it be possible for you to provide a minimal example script that does just that, to point me in the right direction?
- 主要言語
- Python
- スター
- 539
- フォーク
- 126
- 平均マージ
- 2日 17時間
- マージ済み PR（30日）
- 21
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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