深度学习驱动的散射成像技术进展与挑战

"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。"