【儀表網(wǎng) 儀表研發(fā)】近期，中國科學(xué)院上海光學(xué)精密機械研究所信息光學(xué)與光電技術(shù)實驗室與德國斯圖加特大學(xué)應(yīng)用光學(xué)研究所、美國麻省理工學(xué)院合作，提出并實驗驗證了一種基于物理模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型計算成像方法，無需大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，將能有力促進人工智能技術(shù)在計算成像中的廣泛應(yīng)用。
 

　　近年來，基于深度學(xué)習(xí)的方法被廣泛應(yīng)用于計算成像中，在相位恢復(fù)、數(shù)字全息、單像素成像、散射成像等眾多領(lǐng)域取得了一系列令人矚目的成果。然而，傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的計算成像方法大都采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略，因此需要預(yù)先獲取大量帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且所獲取數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對所得模型的性能具有很大影響，而在實際應(yīng)用中這一條件往往是難以滿足的。盡管此前研究表明，當(dāng)成像系統(tǒng)的正向物理模型已知時可以通過仿真生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性總是有限的，所得模型只能對類似訓(xùn)練集的場景得到較好的結(jié)果。
 

　　成像系統(tǒng)按系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、掃描方式和探測器件的不同，大致分為：
 

　　①光學(xué)機械掃描。如多光譜掃描儀。多采用反射鏡對物面進行掃描，經(jīng)分光、檢波和光電轉(zhuǎn)換后輸出影像數(shù)據(jù)。
 

　　②電子掃描。如返束光導(dǎo)管電視攝像機，屬像面掃描方式。其過程是光學(xué)成像于光導(dǎo)管靶面，經(jīng)電子束掃描后將信號放大輸出。
 

　　③固體自掃描。如法國SPOT衛(wèi)星的光電掃描傳感器，亦屬像面掃描方式。景物經(jīng)物鏡成像在由許多電荷耦合器件(CCD)組成的探測器面陣上，經(jīng)光電轉(zhuǎn)換后輸出。
 

　　④天線掃描。如側(cè)視雷達，屬物面掃描方式的一種主動式遙感成像系統(tǒng)。它通過天線發(fā)射微波波束并接收景物反射的回波經(jīng)解調(diào)后輸出。
 

　　針對基于深度學(xué)習(xí)的計算成像方法中訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以獲取和模型泛化性有限的問題，研究人員提出將物理模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，利用物理模型替代訓(xùn)練數(shù)據(jù)來驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的端到端深度學(xué)習(xí)方法，PhysenNet無需獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)且是一種具有普適性的方法。相比模型驅(qū)動的優(yōu)化算法，PhysenNet無需使用顯式正則項就能用于病態(tài)逆問題(從探測到的物理測量中恢復(fù)原始物體信息，在探測階段存在諸如相位等信息丟失)的求解。
 

　　同攝影系統(tǒng)相比，掃描成像系統(tǒng)的優(yōu)點是：
 

　　①工作波段約在0.38～14.0微米，范圍大，并可靈活確定波段劃分?jǐn)?shù)量及 [1] 波段帶寬。
 

　　②采用儀器內(nèi)部分光，有利于不同波段影像的精確配準(zhǔn)。
 

　　③經(jīng)輻射校準(zhǔn)后的影像密度便于機助處理和分類。
 

　　研究人員以計算成像中的經(jīng)典例子——相位成像來驗證該方法的有效性，通過不斷迭代使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果經(jīng)衍射傳播和測量過程(物理模型)后計算得到的衍射強度圖逐漸逼近實際測量的衍射強度圖，隨著迭代的進行，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果也逐漸逼近實際待求相位物體。實驗結(jié)果表明，在僅使用單張衍射強度圖時，PhysenNet的恢復(fù)效果優(yōu)于需在多個離焦面之間來回迭代的Gerchberg-Saxton(GS)算法的恢復(fù)效果，且接近數(shù)字全息方法的恢復(fù)效果。該方法可應(yīng)用于眾多正向物理模型已知的計算成像方法中。