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Wenchang Lai1, Guozhong Lei1, Qi Meng1

  • 1College of Advanced Interdisciplinary Studies, National University of Defense Technology, Changsha, 410073, China.

Frontiers of optoelectronics
|April 7, 2024
PubMed
概括

本研究介绍了一种高效的单像素成像 (SPI) 方法,使用光纤激光阵列和深度学习. 该技术可以在最小的数据量下实现高质量的成像,对遥感应用有前景.

关键词:
深度学习是一种深度学习.纤维激光阵列是一个光纤激光阵列.遥感是一种远程传感.一个像素的成像.

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科学领域:

  • 光学和光子学 在光学和光子学.
  • 计算成像技术的成像
  • 机器学习 机器学习

背景情况:

  • 传统上,单像素成像 (SPI) 需要大量的测量来进行图像重建.
  • 现有的SPI方法在速度和分辨率方面面临限制.
  • 光纤激光阵列在光学系统中提供了高功率和快速调制的潜力.

研究的目的:

  • 开发一个高效的单像素成像 (SPI) 方案.
  • 为了利用相控光纤激光阵列进行照明.
  • 使用未经训练的深度神经网络进行图像重建.

主要方法:

  • 一个紧的六角纤维激光阵列被连贯地结合起来,产生光场.
  • 高速电光调制器使得光斑的投射速度快.
  • 一个未经训练的深度神经网络被用于图像重建.

主要成果:

  • 高质量的SPI是在1.6%的低采样比率下实现的.
  • 模拟和实验验证了拟议方法的可行性.
  • 该系统从有限的测量结果证明了有效的图像重建.

结论:

  • 建议使用光纤激光阵列的SPI方案是高效和有效的.
  • 深度学习的整合提高了图像重建质量.
  • 这种方法显示了远程传感和其他需要高功率,快速调制成像的应用的巨大潜力.