基于Hessian稀疏约束自监督网络的近红外单光子单像素成像

近红外(NIR)成像已成为夜视、遥感和生物成像的重要技术,然而传统的基于阵列探测器的系统通常受限于灵敏度不足、成本高和暗噪声大。单像素成像(SPI)提供了一种有吸引力的替代方案,通过使用经济高效的单元素探测器实现单光子级NIR成像。然而,SPI仍然受到光子噪声的限制,导致在极低光子通量条件下成像质量下降和帧率受限。在此,我们提出了一种用于单光子NIR SPI的Hessian稀疏约束自监督网络(HS3N),它可以在极低照度条件下抑制噪声,实现高保真和实时成像。HS3N将SPI的物理前向模型与一个未经训练、受稀疏先验和基于Hessian的结构约束正则化的神经网络相结合,在保持结构保真度和连续性的同时实现有效的噪声抑制。模拟和实验结果表明,HS3N能够在低至约0.01光子/像素的超低NIR光子水平下实现高保真重建。此外,我们通过监测红外吸收液滴的动态演化和脱离,展示了其动态能力,在约0.19光子/像素下帧率约为20 Hz,突显了其在高灵敏度红外检测方面的潜力。所提出的重建框架为极端低光条件下的实用NIR成像铺平了道路,并可扩展到可见光、中红外或太赫兹成像,为宽光谱范围内的光子高效传感提供了广阔潜力。