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用于光子计数压缩显微成像的深度展开网络研究.pdf

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    摘要

    摘要

    在显微成像领域，将光子计数技术与基于压缩感知理论的单像素成像相结

    合可以得到具有高灵敏度和低成本优势的光子计数压缩显微成像。压缩感知中

    基于深度学习的重建算法可以通过神经网络直接学习从测量值到重建信号的映

    射，克服了压缩感知中基于迭代优化的重建算法存在的重建时间长和参数设置

    灵活性低等问题，提供了更快的重建速度和更优异的重建性能。基于深度学习

    的重建算法又可以分为深度非展开网络和深度展开网络两种类型，前者常常被

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