-
公开(公告)号：CN115942100B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202211439367.4
申请日：2022-11-17
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非训练神经网络约束的差分单像素成像方法。该系统包括光源、空间光调制器、可调狭缝、单点探测器、放大器、采集卡以及用于图像重建非训练神经网络。与场景交互的光照射到空间光调制器以进行空间调制，调制后的其中一束反射光被桶探测器收集。放大器将信号放大并由采集卡完成A/D转换和数字信号采集。我们在成像透镜的后焦平面同轴插入一个可调狭缝，用于阻断携带物体高频信息的光束。最后将得到的一维差分桶探测器信号以及预置到空间光调制器上的二维调制矩阵输入到提出的方法中以重建目标物体图像。当桶信号差分迭代3次时，在超低采样率下依旧能重建物体的细节特征。相比传统重建方法，提出的方法具有更高的成像质量。
-
公开(公告)号：CN115942100A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211439367.4
申请日：2022-11-17
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非训练神经网络约束的差分单像素成像方法。该系统包括光源、空间光调制器、可调狭缝、单点探测器、放大器、采集卡以及用于图像重建非训练神经网络。与场景交互的光照射到空间光调制器以进行空间调制，调制后的其中一束反射光被桶探测器收集。放大器将信号放大并由采集卡完成A/D转换和数字信号采集。我们在成像透镜的后焦平面同轴插入一个可调狭缝，用于阻断携带物体高频信息的光束。最后将得到的一维差分桶探测器信号以及预置到空间光调制器上的二维调制矩阵输入到提出的方法中以重建目标物体图像。当桶信号差分迭代3次时，在超低采样率下依旧能重建物体的细节特征。相比传统重建方法，提出的方法具有更高的成像质量。
-
Search Results
2
records
(took 0.013 seconds)
