“图像艺术家”+“严谨裁判”，1%采样率实现单像素相机重建高质量图像 | Adv. Photon. Nexus

本文介绍了清华大学等机构提出的APD-Net方法，该方法在超低采样率下实现高质量单像素图像重建。背景方面，单像素成像（SPI）作为一种计算成像方法，具有成本低、灵敏度高等优势，但传统方法需要大量采样才能获得清晰图像。研究目的是通过结合物理模型与数据驱动扩散网络，解决低采样率下图像重建模糊和不准确的问题。APD-Net通过物理先验和数据先验的交替优化，实现了仅1%采样率下的高质量图像重建，且无需重新训练神经网络即可适应不同测量装置。结论表明，APD-Net在医疗成像、工业检测和环境监测等领域具有广泛应用前景，为计算成像领域提供了创新思路。