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Physics-constrained training-free network for low-sampling correlation imaging
DOI:10.1016/j.optlastec.2026.114965.png)
摘要
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• 物理约束的无训练重建方法用于关联(鬼)成像。
• 可微前向模型实现了闭环、测量一致的优化。
• 直接将低维桶信号映射到高分辨率图像,无需预训练。
• 在超低采样率和噪声条件下鲁棒性高;通过仿真和光学实验验证。
• 无需重新训练即可适应新的测量模式和成像条件。
Keyword:
correlated imaging
physics-constrained
training-free
low-sampling
reconstruction
期刊
O
IF:
0
论文数:
880
被引数:
0
机构
引用论文
Single-pixel imaging by means of Fourier spectrum acquisition傅里叶光谱采集的单像素成像
NATURE COMMUNICATIONS
IF15.7
Enhancing dynamic target reconstruction and tracking based on ghost imaging and deep convolutional neural networks基于鬼成像和深度卷积神经网络提升动态目标重建与跟踪

