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成像，通常使圖像復原過程失敗或收斂到有偽影的、與衍射極限以及解卷積圖像相比分辨率較低的情形。文章創新點：基于此，新加坡南洋理工大學的Dong Wang(第1作者)和Cuong Dang(通訊作者)等人提出了一種隨機光學散射定位成像 (stochastic optical scattering localization imaging,SOSLI) 技術，實現經過散射介質的非侵入式超分辨成像。該技術只需要一個圖像傳感器采集閃爍點源經散射介質形成的散斑圖樣，點源在每一個隨機相機幀中的位置通過計算的方式以非常高的精度確定，從而可以實現超分辨圖像重建。zui終證明實現的分辨率超過了衍射極限，散射介質后 ...
慮成像到光譜圖像復原的前向步驟，DOE、CCA與圖像傳感器組成PSF平移變化的系統，入射到圖像傳感器上的光強可以看作為入射光場與系統PSF的卷積。圖像傳感器感知的光強加上其自身的讀取噪聲，作為圖像復原網絡(采用UNet架構)的輸入。在每一次前向傳遞過程中，模擬當前光學元件的PSF，并定義一個損失函數(需要Ground Truth圖像)。隨后，在反向傳播過程中，誤差被反向傳播到DOE和CCA本身，從而實現光學元件本身參數和圖像復原網絡參數的優化更新。實驗結果：參考文獻：Henry Arguello, Samuel Pinilla, Yifan Peng, Hayato Ikoma, Jorge ...
要理解噪聲對圖像復原的影響，建立了信息和圖像復原能力之間的關系。類似于方程（27）的信息理論成像模型也被人推導了出來。受此啟發，我們可以用探測器的空間采樣率來確定帶寬、物體功率譜密度，用系統OTF來確定信號，用測量噪聲和欠采樣確定噪聲。隨后，研究人員使用信息理論分析了成像系統，以探索諸如自由度、信道容量和最佳編碼等主題。鑒于計算成像是對一個期望量的非直接測量，憑借傳統的成像保真度評價不足以評判計算成像的性能。計算成像的一個關鍵要素是設計一個測量X和后端檢測處理來估計一個期望參數θ。對于一個給定的θ，從測量中得到特定采樣X的概率是f(X;θ)。設計一個θ的估計值，如果這個估計值沒有偏置，則期望值 ...
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