双向递归重建网络

快照压缩成像重建

一个结合残差块、自注意力和双向递归的深度网络，用于从单次编码测量中恢复高速视频或光谱图像，重建质量显著超过现有方法。

程子恒 · 陈渤 · 鲁瑞颖 · Wang, Zhengjue · Zhang, Hao · Meng, Ziyi · 袁鑫

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2023

技术优势

重建更准

引入双向递归和自注意力，充分利用帧间相关性，在模拟和真实数据上重建质量显著超越现有方法。

彩色视频也能重建

扩展的 BIRNAT-color 算法联合重建和去马赛克，直接输出彩色视频帧。

应用场景

• 高速成像：从单次曝光恢复高速动态场景，避免昂贵的高速相机和大量数据存储。
• 光谱成像：从编码测量中恢复光谱图像，降低系统成本和数据量。
• 计算成像：提供可集成到现有快照压缩成像系统的深度学习重建方案。