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RESNET50 卷积神经网络在散射介质中光学参数提取的应用
通过使用卷积神经网络 RESNET 50 和模拟数据，我们训练的通用卷积神经网络能够从散射介质中恢复光学特性的参数，具有较小数据集的训练相比之前的研究具有相媲美或更好的重建准确性。此外，通过在多个参数上进行训练，如多个平面上的强度分布或出射
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2 months ago
基于波动信息的复杂介质高分辨率成像的字典学习
我们提出了一种在存在大量和多样性数据集的散射介质中进行成像的方法。这个方法分为两个步骤：第一步使用字典学习算法估计无序感知矩阵中真实的格林函数向量；第二步使用基于列间互相关得到的连接信息的多维尺度缩放法对估计的感知矩阵的列进行排序，从而进行
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9 months ago
散射介质中使用相位场的非直视成像
非直视成像通过利用相位场来重建浸泡在散射介质中的复杂场景，对面临挑战的情况如散射媒体中的场景进行了实证分析，并将该方法应用于真实场景，表明其与最新的弥散光学层析成像方法性能相似。
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10 months ago
密集散射层去除
本研究提出了一种新方法及优化策略用于去除自然图像中的散射介质层，特别是在具有挑战性的水下场景、雾霾以及沙尘暴等低可见度环境下，利用非局部结构感知正则化约束了传输估计，并采用选择性邻域标准将非常规约束优化问题转化为无约束问题，最终实现高效分离
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11 years ago
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