【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日，中國(guó)科學(xué)院西安光機(jī)所光譜成像技術(shù)研究室王荃研究員團(tuán)隊(duì)在計(jì)算成像領(lǐng)域取得重要研究進(jìn)展，相關(guān)成果發(fā)表于Pattern Recognition。論文第一作者為西安光機(jī)所博士生尹建福，論文通訊作者為王荃研究員，中國(guó)科學(xué)院西安光機(jī)所為第一完成單位。
針對(duì)運(yùn)動(dòng)視頻快照壓縮成像中，幀間劇烈變化、時(shí)域復(fù)用偽影等傳統(tǒng)方法難以解決的核心瓶頸，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性提出基于“漸進(jìn)式退化估計(jì)與去噪(PDE?D)”主干網(wǎng)絡(luò)的深度展開(kāi)框架，為動(dòng)態(tài)場(chǎng)景高質(zhì)量重建提供全新技術(shù)路徑。
該框架在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵突破：采用逐級(jí)展開(kāi)架構(gòu)，在每一階段協(xié)同引入“退化估計(jì)”與“去噪”模塊。
“退化估計(jì)”模塊聚焦于非適定反演問(wèn)題中不可避免的重建偏差，利用可學(xué)習(xí)的殘差校正機(jī)制對(duì)二維測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)修正，有效抑制非均勻偽影；
“去噪”模塊創(chuàng)新性地引入“自適應(yīng)時(shí)空協(xié)同”機(jī)制，在無(wú)需顯式對(duì)齊操作的前提下，實(shí)現(xiàn)時(shí)序信息的一致性約束與細(xì)節(jié)恢復(fù)，大幅提升了算法在復(fù)雜運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中的表現(xiàn)能力。
在模擬數(shù)據(jù)集及真實(shí)世界灰度基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)評(píng)測(cè)表明，該方法在重建精度、運(yùn)動(dòng)魯棒性及計(jì)算效率等多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上均優(yōu)于當(dāng)前主流前沿算法，綜合性能突出。
尹建福解釋，“用貓咪跳躍舉個(gè)例子，傳統(tǒng)拍照連拍8次要按8次快門(mén)，約占16MB內(nèi)存，還容易錯(cuò)過(guò)動(dòng)作。快照壓縮成像拍一次就能記下全過(guò)程，8幀還不到0.7MB，可多個(gè)畫(huà)面疊在一起，就會(huì)模糊重影，貓?zhí)迷娇煸絹y。我們的新算法能邊修正誤差邊去噪，不用復(fù)雜對(duì)齊，就能把糊掉的畫(huà)面重新變清晰。”
該研究成果有望應(yīng)用于智能交通監(jiān)控、自動(dòng)駕駛感知、公共安全監(jiān)測(cè)、醫(yī)療動(dòng)態(tài)成像以及工業(yè)高速檢測(cè)等多個(gè)領(lǐng)域，可在低照度或高速運(yùn)動(dòng)條件下實(shí)現(xiàn)更清晰、更高效的信息獲取與分析，為提升城市運(yùn)行安全、醫(yī)療診斷水平和智能制造能力提供有力支撐。
王荃研究員團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期深耕計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物醫(yī)學(xué)成像、腦機(jī)智能等交叉方向：圍繞復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景感知與高維信息獲取關(guān)鍵問(wèn)題，構(gòu)建了從理論建模到應(yīng)用實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)化研究體系，在物理約束深度學(xué)習(xí)與跨模態(tài)表征等方面持續(xù)取得突破，相關(guān)成果發(fā)表于CVPR、Neuroimage等會(huì)議及期刊；圍繞攻關(guān)快照壓縮成像中的單次曝光多幀信息獲取中的時(shí)域混疊、動(dòng)態(tài)退化難題，提出融合物理先驗(yàn)與深度展開(kāi)的高性能重建方案，大幅提升復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)空分辨率與重建質(zhì)量，為高速觀測(cè)、生物醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域的應(yīng)用落地提供核心支撐。相關(guān)成果發(fā)表于Signal Processing等。
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