[发明专利]基于未训练深度解码神经网络的非视域成像方法在审
| 申请号： | 202111489994.4 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114494480A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 孟祥锋;刘守佩;吴华铮;杨修伦;殷永凯 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 陈桂玲 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于未训练深度解码神经网络的非视域成像方法，将非视域成像物理前向传输模型融入到一个神经网络中去，利用二者的相互作用，网络的权重参数能够自动更新优化，损失函数采用均方差损失，与全变分正则化相结合，进一步对重构图像进行约束。当优化过程结束，网络输出即为非视域成像重构图像。不同于传统的端对端深度学习方案，本发明不需要主动光源照明且无需大量数据训练，节省了数据采集以及网络参数拟合的时间，不仅成本低、装置简单易实现，而且成像清晰、保真度高、鲁棒性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 训练 深度 解码 神经网络 视域 成像 方法 | ||
【主权项】：
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