深度学习驱动的散射成像技术进展与挑战

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"浴帘效应的模型发展及应用扩展"文档探讨了光学成像在散射介质中的挑战以及近年来所取得的进步。人类视觉感知依赖于成像技术,但在散射环境下,如生物显微和工程领域,光线的直线传播会受到干扰,导致图像质量下降。散射成像恢复技术的发展包括自适应光学(AO)、相位共轭、飞行时间(ToF)成像、传输矩阵法、波前整形、全息计算和散斑相关等,这些技术试图通过各种方式克服散射影响,获取光场的全要素信息。 其中,深度学习作为人工智能在计算成像领域的应用,展现出巨大潜力,尤其在高复杂度目标、大视场、动态散射介质和宽谱响应等场景下,能够实现目标重建。然而,散射成像恢复仍然面临诸多挑战。首先,全光参量信息的记录是核心问题,需要从散斑图案中解析出振幅、相位、光谱等多维信息,并理解它们与散射特性参数的关系。其次,应用场景的动态性,如物体运动、介质变化等,要求技术具备一定的鲁棒性和适应性,以应对不确定因素。最后,实时成像技术的瓶颈在于探测装置的速度和数据处理能力,需要更高效的硬件和算法来满足快速成像的需求。 浴帘效应模型的发展旨在解决散射条件下成像的难题,但仍需进一步研究和优化,包括但不限于提高信息提取精度、开发适应性强的技术和加快数据处理速度,以期在各种复杂散射环境中实现高质量的成像。随着科技的进步,我们期待看到更多的创新方法和解决方案来克服这一领域内的挑战。"