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Deep learning-based position-aware imaging through scattering media
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AI
DOI：10.1364/ao.588743.png)
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摘要
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散射介质成像在光学中是一个基本挑战，因为散射会扰乱空间信息并严重降低图像可见度。近期基于深度学习的散射成像方法已在训练条件下展示了高重建精度；然而，当散射配置偏离训练条件时，其性能往往恶化。本研究提出了一种位置感知的散射成像框架，该框架从散斑图像中估计散射体的横向位置和轴向深度，并选择针对相应散射条件训练的图像重建模型。通过将散射体位置估计引入图像重建，所提出的方法避免了大规模多条件训练，并实现了在空间位移散射体条件下的鲁棒图像重建。实验结果表明，与传统的单位置训练模型相比，所提出的方法提高了对散射体横向和轴向位移的重建鲁棒性。该框架为在散射体位移条件下基于深度学习的散射介质成像提供了一种计算效率高的解决方案。
期刊
A
IF:
1.7
论文数:
1.0K
被引数:
5.1W
机构
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