用衍射材料去噪图像
发布时间：2024-02-06 02:00:05 阅读数： 338
使用衍射视觉处理器的全光学图像去噪。来源:Ozcan Lab UCLA
虽然图像去噪算法在过去几十年里经历了广泛的研究和进步，但经典的去噪技术往往需要大量的迭代来进行推理，这使得它们不太适合实时应用。
深度神经网络(dnn)的出现带来了范式的转变，使非迭代、前馈数字图像去噪方法得以发展。
这些基于dnn的方法表现出显著的有效性，在保持高去噪精度的同时实现了实时性能。然而，这些基于深度学习的数字去噪产生了一种权衡，需要高成本、资源和功耗密集型的图形处理单元(gpu)来运行。
在《光:科学与应用》杂志上发表的一篇文章中，由美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Aydogan Ozcan和Mona Jarrahi教授以及英国伦敦大学学院(UCL)的Kaan ak教授领导的一组研究人员开发了一种物理图像去噪器，该图像去噪器由空间工程衍射层组成，可以以光速处理有噪声的输入图像，并在其输出视场合成去噪图像，而无需任何数字计算。
在计算机上进行一次训练后，制作出带有被动衍射层的视觉处理器，形成一个物理图像去噪器，将与输入图像的不希望的噪声或空间伪影相关的光学模式散射出去。
通过优化设计，该衍射视觉处理器以最小的失真保留了代表输入图像所需空间特征的光学模式。
因此，它可以在其输出视场内立即合成去噪图像，而无需对图像进行数字化、存储或传输以供数字处理器处理。通过抑制强度编码和相位编码输入图像中的盐噪声和胡椒噪声，验证了该方法的有效性。
此外，该物理图像去噪框架使用太赫兹辐射和3d制造的衍射去噪器进行了实验验证。
该全光学图像去噪框架具有低功耗、超高速、体积小等优点。
研究小组设想，这些全光学图像去噪器的成功可以促进全光学视觉处理器的发展，以解决成像和传感中的各种逆问题。
