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基于量子成像的下一代甚高灵敏度图像传感器技术
被引量：
3
1
作者
潘卫军
王耕耘
+7 位作者
姚瑶
吴淞波
程甘霖
翟国芳
樊奔
卜洪波
张旭
陈瑞明
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2021年第6期111-121,共11页
高灵敏探测成像是空间遥感应用中的一个重要技术领域,如全天时对地观测、空间暗弱目标跟踪识别等应用,对于甚高灵敏度图像传感器的需求日益强烈。文章围绕具有单光子分辨能力的量子CMOS图像传感器这一新型甚高灵敏度图像传感器,从单光...
高灵敏探测成像是空间遥感应用中的一个重要技术领域,如全天时对地观测、空间暗弱目标跟踪识别等应用,对于甚高灵敏度图像传感器的需求日益强烈。文章围绕具有单光子分辨能力的量子CMOS图像传感器这一新型甚高灵敏度图像传感器,从单光子探测的噪声特性以及固态图像传感器的高灵敏技术机理出发,对量子CMOS图像传感器的技术发展历史、关键技术以及未来发展趋势都做了综合的论述,并在此基础上对量子CMOS图像传感器的空间应用做了分析和展望。
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关键词
互补金属氧化物半导体
甚高灵敏
单光子探测
全天时对地观测
空间暗弱目标
量子图像传感器
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职称材料
基于扩散模型与边缘信息引导的单光子图像重建算法
2
作者
张丹
练秋生
杨郁池
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第7期2237-2248,共12页
在量子图像传感器(QIS)搭建的单光子成像系统中,场景信息蕴含于QIS输出的二值量化数据中,从二值比特流重建原始图像为极度不适定问题。针对现有重建算法在低过采样率重建质量低,对读出噪声敏感的问题,该文提出一种基于扩散模型和边缘信...
在量子图像传感器(QIS)搭建的单光子成像系统中,场景信息蕴含于QIS输出的二值量化数据中,从二值比特流重建原始图像为极度不适定问题。针对现有重建算法在低过采样率重建质量低,对读出噪声敏感的问题,该文提出一种基于扩散模型和边缘信息引导的QIS图像重建算法,以实现快速高质量重建。该算法将测量子空间约束引入无条件的扩散模型反向扩散过程以满足数据一致性和自然图像数据分布的要求,最大似然估计算法重建图像的边缘轮廓成分作为辅助信息引导采样,在减少采样步数的同时提升重建质量。该算法在多个通用数据集上进行测试,并与典型的QIS图像重建算法和基于扩散模型的方法进行比较,实验结果表明,该算法有效地改善了图像重建质量,且对读出噪声具有较强的鲁棒性。
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关键词
量子图像传感器
单光子成像
扩散模型
边缘信息
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职称材料
基于强化学习的免调参即插即用单光子图像重建方法
被引量：
3
3
作者
陈爽
田烨
付莹
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3600-3612,共13页
量子图像传感器(Quanta Image Sensor,QIS)具有超高的单光子灵敏度与空间分辨率,因此其有望成为替代CMOS的下一代图像传感器.然而,从QIS获取的原始数据是二进制的图像帧,因此需要采用图像重建算法从二进制观测值中恢复原始场景.现有的...
量子图像传感器(Quanta Image Sensor,QIS)具有超高的单光子灵敏度与空间分辨率,因此其有望成为替代CMOS的下一代图像传感器.然而,从QIS获取的原始数据是二进制的图像帧,因此需要采用图像重建算法从二进制观测值中恢复原始场景.现有的方法包括基于模型的QIS图像重建和基于深度学习的QIS图像重建,其中基于模型的QIS图像重建通常需要进行大量的优化迭代,且对内部参数选择高度敏感.而基于深度学习的QIS图像重建则往往需要对每个具有细微不同的任务设计和训练单独的网络模型,灵活性欠缺并在很大程度上限制了其实用性.为了解决上述QIS图像重建方法的局限性,本文提出一种基于强化学习的免调参即插即用单光子图像重建方法.该方法能够自适应地对不同输入图像、不同过采样倍率和重建所处的不同迭代轮次动态选取合适的参数,实现更好的重建效果.具体地,本文将即插即用框架下的QIS图像重建任务中需要手动调整的参数建模为序列决策问题,引入结合无模型强化学习和基于模型强化学习思想的算法学习一个最佳策略,以实现对于不同输入图像在每次优化迭代时的最优超参选择.在合成和真实数据集上的实验结果表明,本文提出的方法可以在过采样倍率为4、6、8三种情况下,在峰值信噪比上相较现有先进方法提高约0.44~0.60 dB,在重建的视觉效果上也能够保留更多的纹理细节.真实极暗光QIS图像数据已在https://github.com/ying-fu/Real-SPAD-Dataset公开.
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关键词
量子图像传感器
单光子成像
即插即用
强化学习
图像
重建
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职称材料
题名
基于量子成像的下一代甚高灵敏度图像传感器技术
被引量：
3
1
作者
潘卫军
王耕耘
姚瑶
吴淞波
程甘霖
翟国芳
樊奔
卜洪波
张旭
陈瑞明
机构
北京空间机电研究所
出处
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2021年第6期111-121,共11页
基金
国家重大科技专项工程。
文摘
高灵敏探测成像是空间遥感应用中的一个重要技术领域,如全天时对地观测、空间暗弱目标跟踪识别等应用,对于甚高灵敏度图像传感器的需求日益强烈。文章围绕具有单光子分辨能力的量子CMOS图像传感器这一新型甚高灵敏度图像传感器,从单光子探测的噪声特性以及固态图像传感器的高灵敏技术机理出发,对量子CMOS图像传感器的技术发展历史、关键技术以及未来发展趋势都做了综合的论述,并在此基础上对量子CMOS图像传感器的空间应用做了分析和展望。
关键词
互补金属氧化物半导体
甚高灵敏
单光子探测
全天时对地观测
空间暗弱目标
量子图像传感器
Keywords
Complementary Metal Oxide Semiconductor
ultra-high sensitivity
single-photon detection
all-day long earth observation
space dim target
quanta image sensor
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于扩散模型与边缘信息引导的单光子图像重建算法
2
作者
张丹
练秋生
杨郁池
机构
燕山大学信息科学与工程学院
河北省信息传输与信号处理重点实验室
河北科技大学信息科学与工程学院
河北经贸大学管理科学与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第7期2237-2248,共12页
基金
河北省自然科学基金(F2022203030)。
文摘
在量子图像传感器(QIS)搭建的单光子成像系统中,场景信息蕴含于QIS输出的二值量化数据中,从二值比特流重建原始图像为极度不适定问题。针对现有重建算法在低过采样率重建质量低,对读出噪声敏感的问题,该文提出一种基于扩散模型和边缘信息引导的QIS图像重建算法,以实现快速高质量重建。该算法将测量子空间约束引入无条件的扩散模型反向扩散过程以满足数据一致性和自然图像数据分布的要求,最大似然估计算法重建图像的边缘轮廓成分作为辅助信息引导采样,在减少采样步数的同时提升重建质量。该算法在多个通用数据集上进行测试,并与典型的QIS图像重建算法和基于扩散模型的方法进行比较,实验结果表明,该算法有效地改善了图像重建质量,且对读出噪声具有较强的鲁棒性。
关键词
量子图像传感器
单光子成像
扩散模型
边缘信息
Keywords
Quanta Image Sensor(QIS)
Single-photon imaging
Diffusion model
Edge information
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于强化学习的免调参即插即用单光子图像重建方法
被引量：
3
3
作者
陈爽
田烨
付莹
机构
北京理工大学计算机学院
北京理工大学信息与电子学院
北京理工大学复杂环境智能感测技术工信部重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期3600-3612,共13页
基金
国家自然科学基金(No.62331006,No.62171038,No.62088101)
中央高校基本科研业务费专项资金。
文摘
量子图像传感器(Quanta Image Sensor,QIS)具有超高的单光子灵敏度与空间分辨率,因此其有望成为替代CMOS的下一代图像传感器.然而,从QIS获取的原始数据是二进制的图像帧,因此需要采用图像重建算法从二进制观测值中恢复原始场景.现有的方法包括基于模型的QIS图像重建和基于深度学习的QIS图像重建,其中基于模型的QIS图像重建通常需要进行大量的优化迭代,且对内部参数选择高度敏感.而基于深度学习的QIS图像重建则往往需要对每个具有细微不同的任务设计和训练单独的网络模型,灵活性欠缺并在很大程度上限制了其实用性.为了解决上述QIS图像重建方法的局限性,本文提出一种基于强化学习的免调参即插即用单光子图像重建方法.该方法能够自适应地对不同输入图像、不同过采样倍率和重建所处的不同迭代轮次动态选取合适的参数,实现更好的重建效果.具体地,本文将即插即用框架下的QIS图像重建任务中需要手动调整的参数建模为序列决策问题,引入结合无模型强化学习和基于模型强化学习思想的算法学习一个最佳策略,以实现对于不同输入图像在每次优化迭代时的最优超参选择.在合成和真实数据集上的实验结果表明,本文提出的方法可以在过采样倍率为4、6、8三种情况下,在峰值信噪比上相较现有先进方法提高约0.44~0.60 dB,在重建的视觉效果上也能够保留更多的纹理细节.真实极暗光QIS图像数据已在https://github.com/ying-fu/Real-SPAD-Dataset公开.
关键词
量子图像传感器
单光子成像
即插即用
强化学习
图像
重建
Keywords
quanta image sensor
single photon imaging
plug-and-play
reinforcement learning
image reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于量子成像的下一代甚高灵敏度图像传感器技术
潘卫军
王耕耘
姚瑶
吴淞波
程甘霖
翟国芳
樊奔
卜洪波
张旭
陈瑞明
《航天返回与遥感》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于扩散模型与边缘信息引导的单光子图像重建算法
张丹
练秋生
杨郁池
《电子与信息学报》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
3
基于强化学习的免调参即插即用单光子图像重建方法
陈爽
田烨
付莹
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
已选择
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