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基于混合神经网络模型的红外单像素成像方法及装置 

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申请/专利权人:临沂大学

摘要:本发明涉及光学成像和深度学习技术领域,提出了基于混合神经网络模型的红外单像素成像方法及装置,包括如下步骤:根据训练得到的二值编码图案,获取与待成像目标对应的一维欠采样红外单像素探测信号;将获取的红外单像素探测信号输入至训练后的基于CNN‑Mamba混合神经网络模型,得到成像目标的重构图像;所述基于CNN‑Mamba混合神经网络模型包括CNN基的编码器,Mamba基的解码器,以及多尺度注意力融合模块。本发明的模型能够在欠采样的情况下实现高质量、高效率和高鲁棒性的红外单像素成像,解决了现有重构方法存在的重构质量和效率不高的问题。

主权项:1.基于混合神经网络模型的红外单像素成像方法,其特征在于,包括如下步骤:根据训练得到的二值编码图案,获取与待成像目标对应的一维欠采样红外单像素探测信号;将获取的红外单像素探测信号输入至训练后的基于CNN-Mamba混合神经网络模型,得到成像目标的重构图像;所述基于CNN-Mamba混合神经网络模型包括CNN基的编码器,Mamba基的解码器,以及连接CNN基的编码器和Mamba基的解码器的多尺度注意力融合模块,多尺度注意力融合模块与CNN基的编码器中对应的编码层跳跃连接。

全文数据:

权利要求:

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