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二号站登录测速无需计算机即可通过随机扩散器立即成像

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无需计算机即可通过随机扩散器立即成像加州 大学洛杉矶分校技术进步工程学院没有计算机的计算成像:以光速透过随机扩散器观察。图片来源:加州大学洛杉矶分校技术进步工程学院几十年来,通过散射和漫射介质成像一直是一个挑战,迄今为止报道了许多解决方案。原则上,被随机扩散器(如毛玻璃)扭曲的图像可以使用计算机恢复。然而,现有方法依赖于在计算机上运行的复杂算法和代码,这些算法和代码以数字方式处理扭曲的图像以纠正它们。基于自适应光学的方法也被应用在不同的场景中,以透视漫射介质。随着波前整形的显着进步,通过混浊介质进行宽视场实时成像成为可能。除了数字计算机之外,它们2号站线路测速需要引导星或已知的参考物体,这给成像系统带来了额外的复杂性。作为另一种替代方法,使用由失真对象及二号站登陆测速链接相应的无失真图像组成的图像对来训练深度神经网络。这种方法教会了深度神经网络使用计算机重建扭曲的图像。

发表在eLight上的一篇新论文寻求一种全新的范式,通过漫射媒体对物体进行成像。由 Aydogan Ozcan 教授领导的加州大学洛杉矶分校研究人员在题为“无需计算机的计算成像:以光速透视随机漫射器”的论文中,提出了一种无需任何数字处理即可立即透视随机漫射介质的新方法. 这种新方法无需计算机,全光学重建被未知、随机生成的相位扩散器扭曲的物体图像。

为了实现这一目标,他们使用深度学习训练了一组衍射表面或透射层,以光学重建完全放置在随机漫射器后面的未知物体的图像。漫射器扭曲的输入光场衍射通过连续的训练层——图像重建过程以光传播通过衍射层的速度完成。每个经过训练的衍射表面都有数以万计的衍射特征(称为神经元),它们在输出端共同计算所需的图像。

在训练期间,使用了许多不同且随机选择的相位扩散器来帮助泛化光网络。在这种基于深度学习的一次性设计之后,生成的层被制造并组合在一起以形成位于未知的新漫射器和输出/图像平面之间的物理网络。训练后的网络收集随机漫射器后面的散射光,以光学方式重建物体的图像。

无需计算机或数字重建算法即可通过未知漫射器进行成像。此外,该衍射处理器不使用任何外部电源,除了照亮漫射器后面物体的光。

研究小组使用太赫兹波通过实验验证了这种方法的成功。他们用 3D 打印机制作了他们设计的衍射网络,以展示能够看穿训练期间从未使用过的随机生成的相位扩散器的能力。该团队2号站线路测速使用更深的衍射网络和额外的制造层来提高对象重建质量,一层接一层。

这些无源衍射层实现的全光学图像重建使团队能够通过未知的随机漫射器看到物体。与现有的基于深度学习或使用数字计算机的迭代图像重建方法相比,它提供了一种极低功耗的解决方案。

研究人员认为,他们的方法可以应用于电磁光谱的二号站登陆测速链接他部分,包括可见光和远/中红外波长。报告的概念验证结果代表了一个薄而随机的漫射层。该团队认为,这些基础方法可以潜在地扩展到透视体积扩散器,例如雾。

这种方法可以在通过漫射介质成像至关重要的领域取得重大进展。这些领域包括生物医学成像、天文学、自动驾驶汽车、机器人和国防/安全应用。


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