散射介质恢复成像深度学习

散射介质恢复成像深度学习是一种利用深度学习技术处理光学散射场景的方法，它常见于医学图像分析（如皮肤癌检测）、遥感成像以及光通信等领域。在这些应用中，物体表面的光线由于介质散射而难以直接获取其深层次的信息。深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够通过训练大量的带标注数据，学习到从接收到的模糊、失真的图像中恢复出清晰、深层图像的规律。

这种方法通常包括几个步骤：
1. **数据采集**：收集包含散射信息的原始图像，并对应地获取它们未受散射影响的“干净”参考图像。
2. **预处理**：对数据进行标准化、增强等操作，以便更好地适应深度学习模型。
3. **模型训练**：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建并训练模型，输入是散射图像，目标是预测对应的非散射图像。
4. **深度估计**：经过训练的模型可以预测每个像素点背后的深度信息。
5. **后处理**：有时可能需要进一步优化或校准结果，比如通过反向传播或迭代算法。