Breaking through scattering: The H-Net CNN model for image retrieval.

Journal: Computer methods and programs in biomedicine
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Abstract

BACKGROUND: In scattering media, traditional optical imaging techniques often find it significantly challenging to accurately reconstruct images owing to rapid light scattering. Thus, to address this problem, we propose a convolutional neural network architecture called H-Net, which is specifically designed to recover structural information from images distorted by scattering media.

Authors

  • Roger Chiu-Coutino
    Departamento de ciencias exactas y tecnología. Centro universitario de los Lagos, Universidad de Guadalajara, Enrique Díaz de León 1144, Lagos de Moreno, 47463, Jalisco, Mexico; Universidad LaSalle bajio, Av. Universidad 602 Col. Lomas del Campestre, León de los Aldama, 37150, Guanajuato, Mexico. Electronic address: roger.chiu2544@alumnos.udg.mx.
  • Miguel S Soriano-Garcia
    Center of Research in Mathematics. CIMAT AC, Lasec y Andador Galileo Galilei, Zacatecas, 98160, Zacatecas, Mexico.
  • Carlos Israel Medel-Ruiz
    Departamento de ciencias exactas y tecnología. Centro universitario de los Lagos, Universidad de Guadalajara, Enrique Díaz de León 1144, Lagos de Moreno, 47463, Jalisco, Mexico.
  • S M Afanador-Delgado
    Departamento de ciencias exactas y tecnología. Centro universitario de los Lagos, Universidad de Guadalajara, Enrique Díaz de León 1144, Lagos de Moreno, 47463, Jalisco, Mexico.
  • Edgar Villafaña-Rauda
    Departamento de ciencias exactas y tecnología. Centro universitario de los Lagos, Universidad de Guadalajara, Enrique Díaz de León 1144, Lagos de Moreno, 47463, Jalisco, Mexico.
  • Roger Chiu
    Departamento de ciencias exactas y tecnología. Centro universitario de los Lagos, Universidad de Guadalajara, Enrique Díaz de León 1144, Lagos de Moreno, 47463, Jalisco, Mexico.