Light | 人工智能“引领”透过散射介质成像

本文介绍了中国科学院上海光学精密机械研究所司徒国海课题组提出的一种基于深度神经网络的实时非侵入式透过散射介质成像方法。该方法解决了传统成像技术在散射介质中信号衰减和背景噪声问题，通过设计实验装置、数据集和预处理方法，优化神经网络模型，实现了在真实物体和自然场景中的显著成像效果。研究成果发表在Light: Science & Applications期刊上，展示了AI技术在散射成像领域的应用潜力，有望为恶劣天气下的多种应用场景提供解决方案。