计算鬼成像质量关键：照明图案与重构算法

"这篇资源是一篇关于计算鬼成像（Computational Ghost Imaging, CGI）质量影响因素的技术文档，主要探讨了照明图案构造方法和图像重构算法两大关键技术，并对其研究进展进行了综述。" 计算鬼成像是计算成像的一个重要分支，它突破了传统成像系统的时空分辨率和探测灵敏度限制，广泛应用在单像素成像、超分辨率成像、生物医学、信息加密、激光雷达和湍流环境信息传输等多个领域。CGI技术的独特之处在于它不仅依赖光学物理设备，还依赖于精心设计的光学调制和先进的重构算法。 照明图案是CGI过程中的关键元素，它们决定了被测物体的信息获取方式。文章中提到了几种常见的照明图案构造方法：随机矩阵、有序Hadamard矩阵和正交变换类矩阵。随机矩阵通常提供较好的信息覆盖，但可能在重构过程中引入噪声；有序Hadamard矩阵则具有良好的均匀性和低互相关性，有助于提高成像质量；而正交变换类矩阵，如傅立叶或小波变换矩阵，能够提取不同频率成分，有助于图像细节的恢复。 在重构算法方面，传统的方法如关联重构算法基于统计学原理，通过计算测量数据与照明图案之间的相关性来重建图像。然而，这种方法可能存在效率低和图像质量有限的问题。近年来，随着深度学习的发展，新型的深度学习重构算法逐渐崭露头角。这些算法利用神经网络模型学习数据的内在规律，能更有效地处理大量数据，从而提高图像的重建质量和速度。 文章对各种照明图案在传统关联重构算法和深度学习重构算法下的性能进行了对比分析，这为优化CGI系统提供了理论依据。同时，作者对现有技术进行了总结，并对未来CGI技术的发展前景进行了展望，包括更高效率的照明图案设计、更先进的重构算法探索以及CGI在更多领域的应用潜力。 这篇文献深入剖析了影响CGI质量的两个关键技术，对于理解CGI的工作原理、优化成像系统设计以及推动CGI技术的发展具有重要价值。