基于扩散模型的低光无透镜图像重建增强算法研究
Abstract
针对低照度无透镜成像系统中的曝光不足、噪声干扰和图像伪影问题，提出一种基于扩散模型的双驱动低光无透镜重建增强算法。该算法采用两阶段策略：首先，通过前向成像模型和维纳滤波构建可学习的逆成像模块进行初步重建；其次，利用条件扩散模型建立去噪增强模块，恢复图像高频细节。实验结果表明，该算法在仿真和实测数据集上均展现出优异的重建和增强性能，在学习感知图像块相似度等量化指标上取得显著成效。所提算法成功实现低照度条件下无透镜图像的高质量重建与增强，为解决低光无透镜成像难题提供了创新性的技术方案。
Fields of Study & Subjects
Image Enhancement Techniques
Advanced Image Processing Techniques
Image and Signal Denoising Methods
Publication details
- Journal / source
- Laser & Optoelectronics Progress
- Volume
- 63
- Issue
- 2
- Pages
- 0207001–0207001
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN