用于光子计数单像素成像的去块状采样网络

• 作者: 熊乙宁 鄢秋荣 祝志太 蔡源鹏 杨耀铭
• 来源期刊: 红外与激光工程
• 学科: 物理学
• 关键词: 分块压缩感知 块效应 光子计数技术 单光子压缩成像 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 特约专栏—单像素成像|Special issue—Single-pixel imaging
• 页码范围: 184-193
• 页数: 10页
• 分类号: O438
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/IRLA20210724

摘要

将光子计数技术和单像素成像结合,能实现高灵敏、低成本的光子计数成像,但存在采样时间和重建时间长的问题.基于深度学习的压缩采样和重建网络,将去除偏置和激活函数的全连接层作为测量矩阵,通过从数据中学得高效的测量矩阵和避免传统迭代算法带来的巨大计算量,实现了更快、更高质量的图像重建.但利用全连接层进行高分辨图像的分块压缩感知时,重建图像会产生块状效应.针对该问题提出了重叠分块采样网络(Os_net)、嵌套采样网络(Ns_net)、卷积采样网络(Cs_net)等三种方法以取代全连接层采样.在重建网络的设计中,使用线性映射网络对图像进行重建,设计实验结果表明Cs_net的去块状化效果最好.将Cs_net二值化后应用于光子计数单像素成像系统,实验结果表明Cs_net除块状化明显优于传统算法TVAL3,且Cs_net在重建质量上也同样取得了较好的效果.