公开(公告)号：CN113296259A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110572117.7

申请日：2021-05-25

Applicant: 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所

Inventor： 王志强 ,  何晋平

IPC: G02B27/00

Abstract: 本发明公开了一种基于孔径调制子系统和深度学习的超分辨成像方法和装置，包括如下步骤：在原光学成像系统的孔径光阑平面或以外接的方式搭建孔径调制子系统；根据预定训练策略构建深度学习网络模型；目标图像的数据采集和标准化；深度学习网络训练、优化和性能表征；将训练好的深度学习网络和数据预处理模块集成化为应用程序接口供成像探测器件的图像处理模块调用，进行准实时化的超分辨率成像及显示。本发明为探索基于深度学习的超衍射极限成像研究提供了一种更为普适的方法，且可以实现快速的训练数据采集过程，有望应用于活动目标的训练数据采集和SR成像研究。本发明能同时适用于简单点源目标和复杂扩展目标，且分辨率增强能力较强。

公开(公告)号：CN113296259B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202110572117.7

申请日：2021-05-25

Applicant: 中国科学院国家天文台南京天文光学技术研究所

Inventor： 王志强 ,  何晋平

IPC: G02B27/00

Abstract: 本发明公开了一种基于孔径调制子系统和深度学习的超分辨成像方法和装置，包括如下步骤：在原光学成像系统的孔径光阑平面或以外接的方式搭建孔径调制子系统；根据预定训练策略构建深度学习网络模型；目标图像的数据采集和标准化；深度学习网络训练、优化和性能表征；将训练好的深度学习网络和数据预处理模块集成化为应用程序接口供成像探测器件的图像处理模块调用，进行准实时化的超分辨率成像及显示。本发明为探索基于深度学习的超衍射极限成像研究提供了一种更为普适的方法，且可以实现快速的训练数据采集过程，有望应用于活动目标的训练数据采集和SR成像研究。本发明能同时适用于简单点源目标和复杂扩展目标，且分辨率增强能力较强。