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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于编码和网络的高灵敏抗散射成像方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114187375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111299993.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于编码和网络的高灵敏抗散射成像方法是由柏连发;孙岩;郭恩来;顾杰;师瑛杰;崔倩莹;苗金烨设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于编码和网络的高灵敏抗散射成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编码和网络的高灵敏抗散射成像方法，包括以下步骤：1、建立散斑采集光学系统，利用散斑采集光学系统得到携带有编码信息的目标散斑图像；2、构建基于卷积神经网络的成像目标重建模型；3、将对应的目标数据集与散斑信号数据集输入成像目标重建模型进行训练，得到训练好的成像目标重建模型；4、将采集到的目标散斑图像输入训练好的成像目标重建模型，得到恢复的原始目标。本发明提出基于卷积神经网络的高灵敏抗散射成像目标重建模型，能够实现对隐藏在散射介质后原始目标的恢复。将编码引入前端光学系统，结构简单，前端光学系统采集光学系统输出信号后，直接用于后端算法重建，该方法能够显著提升光学系统灵敏度。

本发明授权一种基于编码和网络的高灵敏抗散射成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于编码和网络的高灵敏抗散射成像方法，其特征在于，包括以下步骤：1）、建立散斑采集光学系统，所述散斑采集光学系统用于采集隐藏在散射介质后的携带有编码信息的目标散斑图像，利用所述散斑采集光学系统得到携带有编码信息的目标散斑图像；2）、构建基于卷积神经网络的成像目标重建模型；步骤2）中成像目标重建模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块使用卷积层对输入的具有目标光强度幅值的信息进行特征提取，得到高维、低感官辨识度的特征信息；所述解码模块将编码模块得到的所述特征信息投影到低维、高感官辨识度的像素空间中：步骤2）中成像目标重建模型通过下式表示： ；其中，为目标散斑图像，为系统点扩散函数，为目标图像； ； ；其中，为第i个目标散斑图像，为第i个二维散斑图像，为随机高斯编码矩阵，为散斑采集光学系统最终输出信号；3）、将对应的目标数据集与散斑信号数据集输入步骤2）的所述成像目标重建模型进行训练，得到训练好的成像目标重建模型；4）、将步骤1）采集到的携带有编码信息的目标散斑图像输入步骤3）得到的所述训练好的成像目标重建模型，得到恢复的原始目标。

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