基于深度学习优化掩膜的单像素成像算法研究.pdf
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摘要
单像素成像是计算成像的重要分支，它与传统基于阵列探测器的成像方式有显
著的差异性。这种独特的成像方法只需利用一个单像素探测器即可实现对物体的成
像，该技术的关键在于利用光的调制(即掩膜)以及相应的采样策略，并结合先进的
算法来重构目标物体的图像。单像素成像的显著优势源于其探测器成本远低于阵列
探测器，同时具有较小的尺寸，使得在特殊波段成像和便携设备设计中具有重要的
应用价值，是一种成本效益高、适用性广的成像方案。然而当前单像素成像大多使
用顺序固定的掩膜，在欠采样恢复下图像重建质量较差，
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