基于联合优化的超分辨率成像系统简化设计
摘要
提出一种基于光学-数字联合优化的超分辨成像系统简化设计方法，联合光学设计、图像复原、超分辨率重建算法，利用深度学习的梯度回传机制共同优化光学参数以及网络参数，实现成像系统与重建算法的最佳匹配。此外，为了保证神经网络同时具有复原光学像差以及超分辨率重建的能力，提出了一种改进的双支路生成对抗网络，以有针对性地提取光学模糊特征和超分辨率重建特征。该方法实现了卡式望远成像系统与复原重建网络的端到端联合优化，在保证成像质量的前提下简化了望远系统的结构，最终得到细节丰富的超分辨率图像，并通过对比相关算法的重建图像与清晰图像间的峰值信噪比（PSNR）及结构相似度（SSIM），验证了本文算法的性能与有效性。
引用本文（GB/T 7714）
鲁宏 Lu Hong, Chao Wang, 刘嘉楠 Liu Jianan, 等. 基于联合优化的超分辨率成像系统简化设计[J]. Acta Optica Sinica, 2025.
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