【摘 要】
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计算成像技术由于能拓展成像维度,降低成像成本,提高成像质量,从而突破传统技术的限制,因此受到人们越来越多的关注。对于该技术而言,前端光学设计和后端算法优化一直是研究
【机 构】
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中国科学院上海光学精密机械研究所信息光学与光电技术实验室; 中国科学院大学材料与光电研究中心;
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计算成像技术由于能拓展成像维度,降低成像成本,提高成像质量,从而突破传统技术的限制,因此受到人们越来越多的关注。对于该技术而言,前端光学设计和后端算法优化一直是研究的主要内容。深度学习是一种机器学习算法,因其强大的特征自提取能力,在众多领域取得了令人瞩目的结果。近年来,深度学习在众多计算成像问题中表现出了巨大优势,已然成为该领域的研究热点。为了深入了解现有基于深度学习的方法是如何解决众多计算成像问题的,文中主要介绍了该方法的基本理论和实施步骤,然后以在散射成像、数字全息、以及计算鬼成像中的应用为例具体介绍该方法的有效性和优越性。
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