基于深度学习的散射介质后大景深同步定位与成像
图像与视频处理
2020-06-01 v2 光学
摘要
散射介质给平面物体的定位与成像带来巨大困难，尤其当物体具有较大深度时。本文提出一种基于学习的新方法，用于定位并成像隐藏在薄散射漫射体后的物体。我们构建了名为 DINet 的多任务网络，从捕获的散斑图中预测隐藏物体的深度与图像。所给实验验证，所提方法能够在 350 mm 至 1150 mm 的大深度范围内，以小于 0.05 mm 的深度平均误差定位物体，并以高于 24 dB 的平均 PSNR 成像物体。所构建的 DINet 可通过单张散斑图获取包括深度与图像在内的多种物理信息。相较传统方法，其为需要散射介质后大成像景深的实用应用铺平了道路。
引用
@article{arxiv.1910.12637,
title = {Synchronous locating and imaging behind scattering medium in a large depth based on deep learning},
author = {Shuo Zhu and Enlai Guo and Qianying Cui and Dongliang Zheng and Lianfa Bai and Jing Han},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12637},
year = {2020}
}