Apr, 2023

使不可见的东西变得可见：基于物理引导恢复的高质量太赫兹层析成像

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TL;DR提出了一种基于多视角和多光谱特征融合的新型多子空间自注意力指导超高分辨率 THz 成像重建方法，该方法克服了强水吸收和噪声容限等挑战，取得了高质量 3D THz 断层成像效果。
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发现论文，激发创造
  • 基于低秩表示的 THz 时域图像超分辨率

    该研究论文提出了一种超分辨率方法，用于恢复采用中大步长获取的太赫兹时域图像，结果表明在不同频段（从 0.5 到 3.5 THz）获得更高分辨率，同时消除了较低频率下的模糊效应和较高频率下的噪音。

    Dec, 2023

  • THz 阵列成像的新兴方法：教程综述与软件工具

    本研究探讨了近场下太赫兹合成孔径雷达（SAR）成像系统和算法，重点关注了结合信号处理和机器学习技术的新兴算法，包括安全应用中的目标检测和 SAR 图像超分辨率。还讨论了新兴算法和太赫兹 SAR 的相关问题、挑战和未来研究方向，包括系统和算法基准的标准化、采用最先进的深度学习技术、信号处理优化的机器学习以及混合数据驱动信号处理算法。

    Sep, 2023

  • J-Net：Terahertz 图像超分辨率的改进 U-Net

    提出了一种名为 J-Net 的新网络架构，使用改进版 U-Net，以解决 THz 图像超分辨率问题，并通过 DIV2K+Flickr2K 数据集中的实验表明其在 THz 图像超分辨率方面的优越性。

    Dec, 2023

  • 下一代太赫兹通信：传感、成像、定位三位一体

    本文提出了一个迅速发展的 THz-band 通信技术的前景，并详细探讨了 THz sensing、imaging 和本地化技术的发展，并阐述了它们如何共同产生了环境感知系统，在共享和专用资源分配的背景下实现这种应用的实施，并突出了机器学习的重要作用。

    Sep, 2019

  • 一种基于 Vision Transformer 的高效近场不规则 SAR 超分辨率方法

    本文介绍了一种移动友好的视觉变换（ViT）算法，称为 Mobile-SRViT，用于在不规则采样几何下处理合成孔径雷达（SAR）图像。该算法采用 ViT 方法进行 SAR 图像超分辨率 (SR) 处理，并在模拟和经验研究中进行验证。

    May, 2023

  • 改进毫米波成像系统的新型混合学习算法

    介绍了新型混合学习算法，用于改进毫米波成像系统，应用于感知和传感的各种问题领域。

    Jun, 2023

  • 表面增强拉曼光谱与转移学习在手术区域精确重建方面的应用

    本研究提出了一种机器人拉曼系统，能够可靠地定位和界定嵌入到健康组织中的肿瘤，在模拟组织中建模为选择性注入金纳米星区域。此外，通过实现迁移学习，对比控制琼脂进行了金纳米星的验证分类，从而为基于拉曼的深度学习训练流程提供了概念验证。该研究在 10.2 分钟内重建了 30x60mm 的手术区域，并实现了 98.2% 的准确度。此外，还验证了拉曼系统和分类算法不是基于样本颜色，而是基于 SERS 试剂的存在。本研究在术中肿瘤学领域中智能拉曼系统的应用上迈出了关键一步。

    Jan, 2024

  • 太赫兹通信信号处理技术概述

    介绍了基于 Terahertz 波段的通信研究，特别关注在超大规模多输入多输出系统和可重构智能表面上解决高频距离问题所采用的技术。包括传统的波形设计、调制、波束成形、信道估计、信道编码和数据检测，同时提出适用于 THz 感知和定位的信号处理技术。

    May, 2020

  • 使用特定领域感知网络的两步稀疏视角 CT 重建

    本文提出了一种用于稀疏视图计算机体层摄影的新框架，通过使用超分辨率网络（SIN）和细化网络（PRN）进行重建，以减少条纹伪影和提高恢复精度。

    Dec, 2020

  • 离散动态物体的单次成像

    提出一种新方法，通过结合空间和时间信息，采用水平集方法和正弦基函数表达动态物体的运动，实现高分辨率时间图像的重建。与当前方法相比，在合成和伪动态真实 X 射线断层扫描数据集上表现出优越性能，为断层显像的动态过程提供改进的可视化和分析。

    Nov, 2023