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本发明公开了一种基于物理模型的太赫兹单像素实时成像的方法与系统，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；通过掩膜调制太赫兹激光，调制后的太赫兹激光与目标物相互作用，得到调制信号；通过探测器周期性接收调制信号，获得一维数据；将一维数据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实现太赫兹单像素实时成像的问题。

1.一种基于物理模型的太赫兹单像素实时成像方法，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； 利用掩膜调制太赫兹激光，调制后的太赫兹激光与目标物相互作用，得到调制信号； 接收调制信号，获得一维数据； 将一维数据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，所述图像重建网络包括编码层、解码层和增强层，包括： 所述编码层用于训练掩膜的设计； 所述增强层用于优化图像，提高图像质量。 3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编码层使用卷积操作实现单像素计算成像； 所述解码层包括池化层、卷积层、激活函数； 所述增强层包括四个残差模块，所述残差模块包括卷积层、批归一化层、激活函数层和累加运算。

本项目以其独特的优势被广泛应用于生物医疗、工业检测、安防等领域。其中，太赫兹单像素计算成像是太赫兹成像中具有研究价值的方向。通过编码成像目标太赫兹光场并用单像素检测器测量总透射(或反射)来实现图像重建。该方法系统集成度高、稳定性强，适合用于面阵探测器缺乏的太赫兹波段。

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。

本项技术研发带来地有益效果包括：
1.提高成像速度。本发明搭建深度学习网络，利用与单像素成像所需的编码掩膜和重建算法，继而实现少量掩膜即可重建高质量图像的效果，利用单像素成像的物理模型训练特有的采集掩膜，并利用增强网络实现低采样率下高质量图像重建，从而搭建太赫兹单像素成像系统实现高质量实时成像功能。
2.提高图像重建质量。本发明通过深度学习方式产生二值的掩膜图案，代替人为选择的方式选出最优的正交掩膜图案，通过深度学习网络消除成像系统中存在的环境噪声和各种热噪声，同时利用真实太赫兹图像对网络进行优化，多重方式下提高图像重建质量，实现真实太赫兹图像的高质量重建。

技术转让、合同、入股均可，具体资金双方协商，希望尽快落地实现产业化。