Восстановления данных из синтетических многоугловых измерений помощью глобальной оптимизации

Восстановление оптических параметров мутной среды является некорректной обратной задачей, с которой можно столкнуться в разных областях, включая дистанционное зондирование атмосферы, инженерные задачи, науку о материалах, медицинскую визуализацию и др. Многоугловые измерения играют ключевую роль в извлечении информации о профилях оптических параметров среды, поскольку весовые функции, связанные с разными углами наблюдения, также различаются по пространственной координат.

Определение параметров мутной среды представляет собой сложную и некорректную обратную задачу.

Статья «Применение глобальной оптимизации для восстановления данных из синтетических многоугловых измерений» группы авторов в составе Чупров Иван Андреевич, Гао Цзэсин, Ефременко Дмитрий Сергеевич, Бузаев Фёдор Александрович посвящена исследованию эффективности использования алгоритмов глобальной оптимизации для определения оптических параметров среды, таких как оптическая толщина, альбедо однократного рассеяния, индикатриса однократного рассеяния, а также профиль показателя ослабления по результатам измерений яркости под разными углами.

Проведённые численные расчёты показали, что методы глобальной оптимизации сопоставимы по эффективности с методами локальной оптимизации типа метода Гаусса-Ньютона, который требует вычисления матрицы Якоби.

Продемонстрировано, что улучшенный АДЭ и алгоритм двойного отжига способны восстанавливать индикатрису на основе измерений яркости под разными углами. Однако алгоритмы оптимизации показали разную эффективность при переходе от одной проблемы к другой.

Также показано, что при решении некорректных задач основной проблемой служит не невыпуклость целевой функции (поскольку она эффективно решаема с помощью алгоритмов глобальной оптимизации), а эффективный поиск подходящего метода регуляризации, обеспечивающего устойчивость.

Возврат к списку