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物理

本发明公开了一种基于深度学习网络的水下单像素成像的方法与系统，所述方法包括：构建图像重建网络，训练所述图像重建网络得到掩膜，所述图像重建网络包括编码层、解码层和增强层；使用激光器照射水下目标，得到带有水下目标的光信号；使用掩膜对光信号进行调制，得到光强信号；将所述光强信号输入所述图像重建网络，进行图像重建，得到目标图像。采用本发明解决了现有技术无法在水下实现清晰成像的问题。

1.一种基于深度学习网络的水下单像素成像方法，其特征在于，所述方法包括： 构建图像重建网络，训练所述图像重建网络得到掩膜，所述图像重建网络包括编码层、解码层和增强层； 使用激光照射水下目标，得到包含水下目标信息的光信号； 使用掩膜对光信号进行调制，得到光强信号； 将所述光强信号输入所述图像重建网络，进行图像重建，得到目标图像。 2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码层用于对目标图像数据编码，得到强度信号； 所述解码层用于使用差分鬼成像算法，根据强度信号得到初步目标图像； 所述增强层用于提取初步目标图像的不同特征，将所述不同特征进行融合，得到目标图像。 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述增强层包括双路残差密集网络，所述双路残差密集网络包括卷积层和两个残差网络，所述残差网络包括不同残差块和卷积层。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。