近日，中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所信息光學(xué)與光電技術(shù)實(shí)驗(yàn)室提出一種基于非訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)不確定模型計(jì)算成像，相關(guān)研究成果發(fā)表于《物理期刊D：應(yīng)用物理》(Journal of Physics D: Applied Physics)。 kgP0x-Ap  
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目前，求解計(jì)算成像中的逆問題通常需要知道成像物理模型和物體先驗(yàn)信息。但是，在很多實(shí)際應(yīng)用中，物理模型并不能被準(zhǔn)確地表征，這會導(dǎo)致模型不確定性，影響重建物體圖像的質(zhì)量。為了減小模型不確定性的影響，當(dāng)前的研究主要集中在貝葉斯近似方法或者數(shù)據(jù)驅(qū)動深度學(xué)習(xí)方法，雖然在一定程度上可以減少模型不確定性，但是需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。因此，在少量測量下進(jìn)行模型不確定性估計(jì)是科研人員研究的方向和重點(diǎn)。 k="i;! Ge  
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研究團(tuán)隊(duì)提出一種不需要訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來解決具有模型不確定性的計(jì)算成像問題并成功將它演示在相位成像平臺上。相機(jī)拍攝的衍射圖案是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的唯一輸入，然后網(wǎng)絡(luò)輸出估計(jì)的物體的相位。估計(jì)的相位經(jīng)過模擬自由空間傳輸一段估計(jì)的距離后獲得估計(jì)衍射圖案。此圖案和相機(jī)拍攝的圖案做誤差梯度下降，通過反向傳播更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和傳輸距離參數(shù)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，此方法可以在衍射距離在一定范圍內(nèi)未知的情況下同時(shí)恢復(fù)相位和衍射距離，成像質(zhì)量和噪聲魯棒性均優(yōu)于目前的主流算法Gerchberg–Saxton。研究人員認(rèn)為此方法可以廣泛應(yīng)用于計(jì)算成像中。
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相關(guān)研究得到了國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、中德合作研究中心項(xiàng)目以及中國科學(xué)院前沿科學(xué)重點(diǎn)研究計(jì)劃項(xiàng)目的支持。 VlsnL8DV  
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原文鏈接：https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6463/ac2ad4