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不确定性感知傅里叶叠层成像增强了现实条件下的成像稳定性
香港大学（港大）工程学院电机及电子工程学系的林浩然教授、陈倪博士及其研究团队开发出一种新颖的不确定性傅立叶叠层成像（UA-FP）技术，可显着增强复杂现实环境中成像系统的稳定性。该研究发表在《光：科学与应用》杂志上。
来源:英国物理学家网首页香港大学（港大）工程学院电机及电子工程学系的林浩然教授、陈倪博士及其研究团队开发出一种新颖的不确定性傅立叶叠层成像（UA-FP）技术，可显着增强复杂现实环境中成像系统的稳定性。该研究发表在《光：科学与应用》杂志上。
已发布 光：科学与应用傅立叶叠层成像技术被广泛认为是计算成像的基石，可实现宽视场和高分辨率成像，应用范围广泛，从显微镜到 X 射线和遥感。然而，其实际实施长期以来一直受到未对准、光学像差和数据质量差等计算成像领域常见挑战的阻碍。
光学像差该团队的 UA-FP 框架创新地将不确定性参数纳入完全可微的计算模型中，即使在次优或易受干扰的条件下，也能够同时进行系统不确定性量化和校正，并显着增强成像性能。这一进步不仅代表了叠印术的进步，而且代表了整个计算成像的变革性发展。
UA-FP 以团队自 2021 年以来在可微分成像领域的开创性工作为基础，利用可微分编程（深度学习背后的基本原理）建立了一个无缝集成光学硬件、数学建模和算法重建的端到端计算框架。
深度学习 计算科学主要作者陈博士补充道：“这项研究是迄今为止可微分成像最全面的应用。它展示了可微分编程如何统一光学和计算，从而释放科学和工程领域的新机遇。”