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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本发明提出了基于物理原理引导的单光子图像噪声建模增强方法及系统，属于计算机图像处理技术领域。首先从单光子噪声的物理原理入手，以概率构建完整的噪声模型，根据噪声模型的性质设计噪声标定方案。然后，结合噪声模型，使用RAW图像合成高质量的成对单光子数据，为神经网络的训练提供有力支持。最后，使用高性能的图像重建模型，利用通道域和空间域的自注意力机制、结构特征增强和显式引导高频纹理恢复的损失策略，达到更好的图像重建与去噪效果。本发明能够准确表征单光子相机的真实噪声分布，并高质量地从噪声图像中恢复出清晰的细节纹理。

主权项：1.基于物理原理引导的单光子图像噪声建模增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于各类噪声物理原理，建立完整的单光子相机噪声模型，并设计噪声参数标定方案；首先将单光子相机在成像过程中可能出现的噪声源明确为与入射光子信号有关的入射光子散粒噪声和光子检测量子效率，以及与单光子相机自身器件材料有关的暗计数噪声、后脉冲噪声和串扰噪声；对相邻两光子检测事件间的时间间隔出现的概率进行数学推导，并形成噪声模型；然后，结合实际采样中单次拍摄的最大帧数限制提出修正项，使噪声模型符合真实情况；最后，结合噪声模型的图像性质，设计出将各噪声源解耦分别标定的方案；步骤2：使用单光子相机拍摄噪声数据，并进行数据预处理，根据预处理后的真实噪声数据，对各噪声源进行参数标定；使用单光子相机拍摄真实的噪声数据，用于后续的噪声标定过程；在数据预处理过程中，从真实单光子数据中提取出相邻两光子检测事件间的时间间隔的直方图、各传感器的计数总次数和各传感器与其邻域内传感器同时计数的次数并保存；对真实单光子数据进行预处理后，得到标定噪声所需的各数据，利用这些数据，使用噪声标定方案，完成单光子相机的各噪声源参数的标定；步骤3：根据噪声参数标定结果，生成仿真数据；首先使用RAW图像估计场景各像素的入射光子率，然后结合标定的噪声参数对单光子相机的完整成像流程进行模拟，最终生成不同亮度、不同噪声强度、不同位深的单光子仿真数据；步骤4：使用生成的成对仿真数据来训练深度学习图像重建模型，并将训练后的网络用于真实单光子图像重建任务。

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