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利用数据与物理学技术进行深度学习相位恢复
相位恢复是从光强度测量中计算光波相位的基础，近年来，深度学习已被证明在解决相位恢复问题方面非常有效，本文综合比较了数据驱动和物理驱动的两种深度学习相位恢复策略，并提出了结合数据集和物理的混合策略以平衡高频和低频信息。
PDF3 months ago
深度学习在相位恢复中的应用
相位恢复通过强度测量计算光场的相位。近年来，深度学习在计算成像领域提供了前所未有的支持，用于解决各种相位恢复问题。本综述介绍了传统相位恢复方法，探讨了深度学习在预处理、处理和后处理三个阶段以及相位图像处理中的应用，并总结了深度学习在相位恢复
PDFa year ago
光学成像中最可能的恢复
本文使用退火朗之万动力学，结合深度神经网络来解决光学成像中的相位恢复和 Poisson 噪声去除等基本挑战，并通过实验数据和模拟结果进行了验证。
PDF2 years ago
概率成型和盲相位搜索算法的相互作用
通过研究盲相位搜索算法与概率塑形技术的相互作用，我们发现概率塑形技术影响了理论上限 —— 被看作理论上限的 SPS 算法，并且在误差不断积累时影响了 BPS 算法，进而导致方案的实现成本增加。
PDF6 years ago
利用深度学习进行神经网络中的相位恢复和全息图像重建
本文探讨利用神经网络进行相位恢复及全息图像重建，可以消除双幅像和自干涉产生的空间伪影，相较于现有的方法更快、准确。通过计算血液、宫颈涂片、组织切片等样本，验证了该方法的可行性，表明机器学习可以克服成像科学中的挑战性问题，为设计强大的计算成像
PDF7 years ago
编码衍射图样的相位恢复
本文讨论了从仅具有密度测量信息的实验数据中，利用凸规划技术计算物体相位的问题，通过对一定数量的随机扰动信号进行传播和测量，所得到的衍射图案的凸规划技术 PhaseLift 可以准确还原相位信息。
PDF11 years ago
使用球面设计对 PhaseLift 进行部分去随机化
介绍了一个基于多项式向量配置样本的部分去随机化相位恢复方法，证明了恢复保障取决于多项式设计的程度，并且强调了球形设计对于数据恢复计划去随机化的实用性。
PDF11 years ago