【儀表網(wǎng) 儀表研發(fā)】近期，中國(guó)科學(xué)院上海光學(xué)精密機(jī)械研究所信息光學(xué)與光電技術(shù)實(shí)驗(yàn)室與德國(guó)斯圖加特大學(xué)應(yīng)用光學(xué)研究所、美國(guó)麻省理工學(xué)院合作，提出并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了一種基于物理模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型計(jì)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(jìn)人工智能技術(shù)在計(jì)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(jì)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(jì)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(duì)所得模型的性能具有很大影響，而在實(shí)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(shí)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(duì)類似訓(xùn)練集的場(chǎng)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(cè)器件的不同，大致分為：
 

　?、俟鈱W(xué)機(jī)械掃描。如多光譜掃描儀。多采用反射鏡對(duì)物面進(jìn)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(jī)，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(hào)放大輸出。
 

　?、酃腆w自掃描。如法國(guó)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(cè)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(dá)，屬物面掃描方式的一種主動(dòng)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(duì)基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)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(dòng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的優(yōu)化。相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)的優(yōu)化算法，PhysenNet無需使用顯式正則項(xiàng)就能用于病態(tài)逆問題(從探測(cè)到的物理測(cè)量中恢復(fù)原始物體信息，在探測(cè)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(diǎn)是：
 

　?、俟ぷ鞑ǘ渭s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。
 

　?、诓捎脙x器內(nèi)部分光，有利于不同波段影像的精確配準(zhǔn)。
 

　?、劢?jīng)輻射校準(zhǔn)后的影像密度便于機(jī)助處理和分類。
 

　　研究人員以計(jì)算成像中的經(jīng)典例子——相位成像來驗(yàn)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(cè)量過程(物理模型)后計(jì)算得到的衍射強(qiáng)度圖逐漸逼近實(shí)際測(cè)量的衍射強(qiáng)度圖，隨著迭代的進(jìn)行，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果也逐漸逼近實(shí)際待求相位物體。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在僅使用單張衍射強(qiáng)度圖時(shí)，PhysenNet的恢復(fù)效果優(yōu)于需在多個(gè)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(jì)算成像方法中。