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Computational ghost imaging with deep compressed sensing

Chinese Physics B 2021年第12期30卷 455-458页

作者： Hao Zhang Yunjie Xia Deyang Duan School of Physics and Physical Engineering Qufu Normal UniversityQufu 273165China Shandong Provincial Key Laboratory of Laser Polarization and Information Technology Research Institute of LaserQufu Normal UniversityQufu 273165China

Computational ghost imaging(CGI)provides an elegant framework for indirect imaging,but its application has been restricted by low imaging ***,we propose a novel approach that significantly improves the imaging performance of *** this scheme,we optimize the conventional CGI data processing algorithm by using a novel compressed sensing(CS)algorithm based on a deep convolution generative adversarial network(DCGAN).CS is used to process the data output by a conventional CGI *** processed data are trained by a DCGAN to reconstruct the *** and quantitative results show that this method significantly improves the quality of reconstructed images by jointly training a generator and the optimization process for reconstruction via ***,the background noise can be eliminated well by this method.

关键词： computational ghost imaging compressed sensing deep convolution generative adversarial network

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