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加快打造原始創(chuàng)新策源地，加快突破關(guān)鍵核心技術(shù)，努力搶占科技制高點(diǎn)，為把我國(guó)建設(shè)成為世界科技強(qiáng)國(guó)作出新的更大的貢獻(xiàn)。

——習(xí)近平總書記在致中國(guó)科學(xué)院建院70周年賀信中作出的“兩加快一努力”重要指示要求

面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)、面向國(guó)家重大需求、面向人民生命健康，率先實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)跨越發(fā)展，率先建成國(guó)家創(chuàng)新人才高地，率先建成國(guó)家高水平科技智庫(kù)，率先建設(shè)國(guó)際一流科研機(jī)構(gòu)。

——中國(guó)科學(xué)院辦院方針

首頁(yè) > 科研進(jìn)展

計(jì)算成像可解釋性深度學(xué)習(xí)重建方法研究取得進(jìn)展

2025-05-16 西安光學(xué)精密機(jī)械研究所

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語(yǔ)音播報(bào)

中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所科研團(tuán)隊(duì)提出了一種融合可學(xué)習(xí)正則化項(xiàng)的優(yōu)化模型，結(jié)合近端梯度優(yōu)化算法，為構(gòu)建可解釋的深度學(xué)習(xí)模型奠定理論基礎(chǔ)?；诖耍芯繄F(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出全新模型驅(qū)動(dòng)的傅里葉疊層重建網(wǎng)絡(luò)（MDFP-Net），MDFP-Net為首個(gè)通過復(fù)數(shù)域與實(shí)數(shù)域交替迭代優(yōu)化，將振幅流重建算法嵌入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度可展開網(wǎng)絡(luò)，有效實(shí)現(xiàn)了振幅的重構(gòu)。MDFP-Net的各模塊設(shè)計(jì)具有明晰的物理意義，使傅里葉疊層重建過程的所有模塊均具備可解釋性，顯著提升了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算成像中的理論合理性與計(jì)算成像性能。

為驗(yàn)證MDFP-Net在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和快速重建方面的有效性，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套遠(yuǎn)距離反射式傅里葉疊層成像系統(tǒng)，順利完成了8.7m外真實(shí)樣本數(shù)據(jù)采集。

研究成果既推動(dòng)了傅里葉疊層成像技術(shù)的認(rèn)知深化，也通過創(chuàng)新性地融合深度學(xué)習(xí)與計(jì)算成像方法，為計(jì)算光學(xué)成像的研究提供了新的技術(shù)思路。

近日，相關(guān)研究成果以MDFP-Net: A model-driven deep neural network for Fourier ptychography為題，發(fā)表在Computational Visual Media上。研究工作得到中國(guó)科學(xué)院西部青年學(xué)者項(xiàng)目和超快光科學(xué)與技術(shù)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金的支持。

論文鏈接

MDFP-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

不同方法仿真圖像重建結(jié)果

實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景

不同方法8.7m真實(shí)場(chǎng)景重建結(jié)果

傅里葉疊層成像是一種新興的計(jì)算成像技術(shù)，其成像的正向模型包括光瞳函數(shù)的低通濾波、光瞳在頻域內(nèi)的掃描采樣、傅里葉變換和復(fù)雜的成像噪聲污染。傳統(tǒng)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）方法在遠(yuǎn)距離場(chǎng)景下，環(huán)境噪聲干擾更為復(fù)雜，高分辨率圖像重建難度顯著增加。中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所科研團(tuán)隊(duì)提出了一種融合可學(xué)習(xí)正則化項(xiàng)的優(yōu)化模型，結(jié)合近端梯度優(yōu)化算法，為構(gòu)建可解釋的深度學(xué)習(xí)模型奠定理論基礎(chǔ)?；诖?，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出全新模型驅(qū)動(dòng)的傅里葉疊層重建網(wǎng)絡(luò)（MDFP-Net），MDFP-Net為首個(gè)通過復(fù)數(shù)域與實(shí)數(shù)域交替迭代優(yōu)化，將振幅流重建算法嵌入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度可展開網(wǎng)絡(luò)，有效實(shí)現(xiàn)了振幅的重構(gòu)。MDFP-Net的各模塊設(shè)計(jì)具有明晰的物理意義，使傅里葉疊層重建過程的所有模塊均具備可解釋性，顯著提升了深度學(xué)習(xí)在計(jì)算成像中的理論合理性與計(jì)算成像性能。為驗(yàn)證MDFP-Net在實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量和快速重建方面的有效性，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套遠(yuǎn)距離反射式傅里葉疊層成像系統(tǒng)，順利完成了8.7m外真實(shí)樣本數(shù)據(jù)采集。研究成果既推動(dòng)了傅里葉疊層成像技術(shù)的認(rèn)知深化，也通過創(chuàng)新性地融合深度學(xué)習(xí)與計(jì)算成像方法，為計(jì)算光學(xué)成像的研究提供了新的技術(shù)思路。近日，相關(guān)研究成果以MDFP-Net: A model-driven deep neural network for Fourier ptychography為題，發(fā)表在Computational Visual Media上。研究工作得到中國(guó)科學(xué)院西部青年學(xué)者項(xiàng)目和超快光科學(xué)與技術(shù)全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金的支持。論文鏈接MDFP-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不同方法仿真圖像重建結(jié)果實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景不同方法8.7m真實(shí)場(chǎng)景重建結(jié)果

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