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Multi-layer and pixel-wise guided diffusion model for enhancing single-pixel imaging
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.optcom.2025.132409.png)
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摘要
En 中文
在单像素成像（SPI）中，提高成像质量并降低采样率仍然是一个挑战。鉴于当前SPI领域的大部分研究未能充分利用测量数据提供的信息，导致成像质量次优，本文提出了一种基于扩散模型的全新SPI方法，并设计了利用测量数据作为多层级像素级指导（MPGDM）的算法以提升SPI性能。与大多数研究在输入噪声预测网络前简单连接测量数据和噪声图像不同，我们设计了一种名为MP-UNet的专用噪声预测网络，该网络允许测量数据和噪声图像在每一层进行像素级加权求和。此外，我们引入了一种模型驱动的微调机制，使该方法能够适应不同的物理成像目标。仿真和实际实验表明，本方法优于当前的最先进技术，能够在各种采样率下实现高质量成像。此外，噪声影响测试和消融研究进一步验证了所提出方法的有效性和实用性。
Keyword:
Single-pixel imaging
Diffusion model
Multi-layer guidance
Pixel-wise weighted
期刊
IF:
2.5
论文数:
606
被引数:
2.7W
机构
暂无机构信息
引用论文
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