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目前，采用光学相干检测的传感器的图像校正框架试图估计数据中的相位误差（如由像差引起的误差），并同时重建数字增强图像。实际上，这些框架很难解释散斑的影响。为了解决这一问题，我们开发了一种称为相干即插即用伪影去除 (CPnP-AR) 的新型图像校正框架，它将神经网络去散斑器与基于物理的测量模型结合在一起。我们还开发了定量评估相对于多个最先进框架的性能所需的实验协议。结果表明，CPnP-AR 可以为各种物体生成更高质量的图像和更准确的相位误差估计，特别是无需进行与物体相关的参数调整。整体稳健性的提高是将这种新型图像校正框架应用于众多感兴趣的应用的关键一步。
基于物理的深度学习，通过像差进行成像
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