Imaging through a scattering medium via model-driven deep learning

斑点图案 散斑噪声 散射 计算机科学 忠诚 正规化(语言学) 光学 深度学习 人工智能 人工神经网络 计算机视觉 物理 电信
作者
Fu Liu,Xiangjiao Meng,Yongkai Yin,Xiulun Yang
出处
期刊:Optics Letters [The Optical Society]
卷期号:48 (20): 5285-5285
标识
DOI:10.1364/ol.498796
摘要

Imaging through a scattering medium is of great significance in many areas. Especially, speckle correlation imaging has been valued for its noninvasiveness. In this work, we report a deep learning solution that incorporates the physical model and an additional regularization for high-fidelity speckle correlation imaging. Without large-scale data to train, the physical model and regularization prior provide a correct direction for neural network to precisely reconstruct hidden objects from speckle under different scattering scenarios and noise levels. Experimental results demonstrate that the proposed method presents a significant advance in improving generalization and combating the invasion of noise.
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