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內容簡介： ”《基于深度学习的非相干无透镜成像技术研究》围绕非相干无透镜成像技术中图像重建质量和计算效率提升两个核心问题，开展了基于深度学习的菲涅耳孔径编码和无透镜光纤束成像技术研究。1.提出了单帧菲涅耳孔径编码成像无孪生像重建方法；构建了无需校准的无透镜相机样机；建立了基于部分采样的编码掩膜成像模型；设计了基于交替方向乘子法的压缩重建算法。2.提出了基于深度学习的菲涅耳孔径编码成像方法；提出宽带光源照明下编码掩膜成像系统的点扩散函数计算方法；基于U-Net和图像超分辨网络设计了端到端的网络模型。3.提出了基于深度学习的无透镜光纤内窥镜成像方法；设计并构建了光纤束图像采集装置；基于U-Net和图像超分辨网络设计了光纤束成像分辨率增强网络模型。”

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