基于cGAN的下采样LG谱图像优化重建

作者：叶皓; 王麓懿; 吴雪炜^*; 张勇

来源：南京大学学报(自然科学), 2023, 59(05): 752-758.

DOI：10.13232/j.cnki.jnju.2023.05.003

• 频谱下采样
• 拉盖尔高斯模式
• cGAN
• 图像优化重建
• 单像素成像
• 旋转运动模糊图像复原

对于复杂图像的拉盖尔高斯（Laguerre-Gaussian,LG）谱成像，因为满足奈奎斯特采样率的高阶LG模式系数无法测得，重建图像的失真不可避免，而神经网络算法通过先验学习，可以对失真图像实现较为清晰的复原.提出基于条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Nets,cGAN）的图像优化重建方法，在处理下采样的LG谱单像素成像和旋转运动模糊图像中均取得了较好的效果.在1.87%的LG谱采样率下，该方法能将Kaggle数据集人像二值图像的结构相似性（Structural Similarity,SSIM）指数提升至0.8以上，和经典图像去噪算法相比有显著提升.

• 单位
  南京大学; 固体微结构物理国家重点实验室