公开(公告)号：CN115713515B

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202211461432.3

申请日：2022-11-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  陈爽 ,  郑德智

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/70 ,  G06M1/272 ,  G06N10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于量子图像传感器的单光子计数成像系统及方法，属于图像信息处理技术领域。系统包括图像获取模块、图像预处理模块、图像去噪模块、最优参数序列决策模块和图像重建模块。首先对量子图像传感器获取的二进制观测数据统一进行预处理，获得待重建图像。然后，将训练好的深度卷积神经网络作为去噪器插入即插即用的交替方向乘子法框架中，构建单光子图像迭代重建流程。将迭代重建流程建模为马尔可夫过程，通过强化学习算法求解其中最优参数序列，将求得最优参数序列代入迭代重建流程中，得到最终的重建图像。本发明仅需一次训练便可得到用于多个过采样率下单光子图像重建的自动参数选取策略，有效实现更快的收敛速度和更好的重建质量。

公开(公告)号：CN115713515A

公开(公告)日：2023-02-24

申请号：CN202211461432.3

申请日：2022-11-21

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 付莹 ,  陈爽 ,  郑德智

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06M1/272 ,  G06N10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于量子图像传感器的单光子计数成像系统及方法，属于图像信息处理技术领域。系统包括图像获取模块、图像预处理模块、图像去噪模块、最优参数序列决策模块和图像重建模块。首先对量子图像传感器获取的二进制观测数据统一进行预处理，获得待重建图像。然后，将训练好的深度卷积神经网络作为去噪器插入即插即用的交替方向乘子法框架中，构建单光子图像迭代重建流程。将迭代重建流程建模为马尔可夫过程，通过强化学习算法求解其中最优参数序列，将求得最优参数序列代入迭代重建流程中，得到最终的重建图像。本发明仅需一次训练便可得到用于多个过采样率下单光子图像重建的自动参数选取策略，有效实现更快的收敛速度和更好的重建质量。