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公开(公告)号：CN116993582A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310250146.0
申请日：2023-03-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种基于超表面和神经网络的高分辨率成像方法，属于光学成像和深度学习技术领域。本发明的方法将超表面作为前端成像元件，与后端的神经网络图像恢复方法结合：首先基于点扩散函数构造超透镜相位，随后利用构建的超透镜对目标物体进行成像，再利用训练好的神经网络对超透镜采集的图像进行重建，基于深度学习的方法，利用采集的真实图片进行相应拼接，得到高质量高分辨的图片，利用得到的高质量高分辨图片对神经网络的权重进行相应训练，将训练好的神经网络用于对任意图像的恢复。本发明通过构造超透镜相位，能够补偿如透镜的成像硬件部分的制作、组装误差，提升基于超透镜成像系统的成像质量。
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