研究目的
提出首个用于量子图像传感（QIS）图像重建的深度神经网络方法，旨在相较于现有方法提升重建效果。
研究成果
提出的用于量子图像传感器图像重建的深度神经网络相比现有方法能提供更优的图像重建效果。这些网络有望集成到神经形态芯片中以提升速度和性能。
研究不足
该研究在QIS数据合成过程中假设低通滤波器采用箱式滤波器，这可能与实际场景中使用的滤波器不匹配，从而导致模型失配问题。
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[IEEE ICASSP 2018 - 2018年IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP） - 加拿大卡尔加里（2018.4.15-2018.4.20）] 2018年IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP） - 基于深度神经网络的量子图像传感器图像重建
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[IEEE ICASSP 2018 - 2018年IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP） - 加拿大卡尔加里（2018.4.15-2018.4.20）] 2018年IEEE国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP） - 基于深度神经网络的量子图像传感器图像重建
DOI：10.1109/ICASSP.2018.8461685
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
量子图像传感器（QIS）是一种单光子图像传感器，通过对光场进行过采样来生成二进制测量值。其单光子灵敏度使其成为继CMOS之后下一代图像传感器的理想候选者。然而，该传感器的图像重建仍是一个具有挑战性的问题。现有的图像重建算法大多基于优化方法。本文首次提出了针对QIS图像重建的深度神经网络方法。我们的深度神经网络以QIS的二进制比特流作为输入，同时学习非线性变换和去噪。实验结果表明，与现有方法相比，所提出的网络产生了显著更优的重建效果。
作者：
Joon Hee Choi，Omar A. Elgendy，Stanley H. Chan
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