主动采样单像素成像

低采样率也清晰

该方法用主动灵活的采样图案和对偶深度学习重建，在极低采样率下实现稳健的三维单像素成像。

Ma, Xinyue · 王辰星

Optics and Lasers in Engineering 2023

技术优势

采样不再盲目

采样图案可根据需要主动设计，灵活控制采样率和采样顺序，弥补单像素探测器缺乏空间分辨能力的短板。

低采样率也清晰

两种深度学习方法在低采样率下仍能重建出高质量图像，大量训练数据由虚拟系统生成，不依赖真实采集。

应用场景

• 压缩感知成像：用更少采样获得足够信息，降低数据量和采集时间。
• 计算成像：深度学习算法从低采样数据中恢复三维信息，减轻硬件负担。
• 三维成像：用单像素探测器获取携带深度的信号，实现三维重建。
• 低带宽成像：在传输带宽受限场景下，以极低采样率完成成像。