Terahertz dynamic aperture imaging at stand-off distances using a Compressed Sensing protocol
在本文中，0.35太赫兹（THz）的动态孔径成像方法的结果。实验使用光学调制方法和单像素检测器，距离成像距离约1米。光学调制产生直径为5cm的动态孔径，具有约2000个单独可控的元件。这里首次在远场距离处使用光学调制方法，用于在8 x 8 cm的视场中调查各种测试目标。结果突出了这种调制技术的多功能性，并表明这种成像模式是适用的，即使在大的远场距离。它证明了这种成像方法的可行性，如远离安全成像或远场太赫兹显微镜的潜在应用。
2019-02-21 eess.IV physics.ins-det
Synthetic Aperture for High Spatial Resolution Acoustoelectric Imaging
本文提出基于合成孔径的声电成像方法，通过相干加权提升图像分辨率和信噪比，实现高空间分辨率的生物电流成像。
2025-12-16 eess.IV eess.SP
Simultaneous Super-Resolution of Spatial and Spectral Imaging with a Camera Array and Notch Filters
本研究提出一种基于陷波滤波器相机阵列系统的算法，通过整合多孔径超分辨率、全色锐化及光谱重建技术，利用9个孔径的亚像素偏移与光谱差异重建31幅光谱图像，实现35.6dB峰值信噪比，较现有系统提升5dB且降低处理时间。
2025-06-30 eess.IV
Volumetric Ultrasound via 3D Null Subtraction Imaging with Circular and Spiral Apertures
The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出3D空子减法成像技术，通过高效空子减法与稀疏孔径设计提升体积分层超声成像的图像质量、帧率和硬件复杂度平衡，实验显示其在方位和仰角分辨率及对比度方面优于传统DAS方法。
2025-11-15 eess.IV
200mm Optical synthetic aperture imaging over 120 meters distance via Macroscopic Fourier ptychography
针对宏观傅里叶叠层成像远距离成像视场受限的问题，提出修正远场条件并结合光瞳与图像联合优化算法，实现了120米距离下200毫米合成孔径成像，分辨率较单孔径提升四倍以上。
2024-11-04 eess.IV physics.optics
Super-Resolution Remote Imaging using Time Encoded Remote Apertures
University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
使用光或其他波动现象的场景成像受到衍射极限的影响。在场景和成像系统之间传播的波的空间轮廓由于衍射而失真，导致与行进距离成比例的分辨率损失。我们在这里表明，它是可能的重建稀疏场景的波前的时间配置文件，仅使用一个空间像素或空间平均。波的时间轮廓不受衍射的影响，从而产生理论上可以实现与离场景的距离无关的波长尺度分辨率的成像方法。
2020-07-16 cs.CV eess.IV
Coded aperture correlation holographic microscope for single-shot quantitative phase imaging with extended field of view
本文提出在改进型马赫-曾德尔干涉仪中使用编码相位掩模，实现单次定量相位成像，并通过编码孔径框架扩展视场，性能优于开放孔径方法。
2020-06-24 eess.IV physics.optics
Implementation and Characterization of a Two-Dimensional Printed Circuit Dynamic Metasurface Aperture for Computational Microwave Imaging
我们提出了一个二维的，动态调谐，元表面孔径的设计，制造和实验表征，强调其在计算成像应用中的潜在性能。动态超材料表面孔径（DMA）由一个不规则的平面腔体组成，该腔体馈送大量可调超材料元件，所有这些元件都是在紧凑的多层印刷电路板工艺中制造的。超材料元件作为一个可调辐射器，相关的偏置电路，以及腔参数的设计考虑进行了检查和讨论。一个传感矩阵可以从所测量的发射模式，奇异值频谱提供洞察孔径的信息容量。我们调查的奇异值谱的传感矩阵在各种操作参数，如超材料元素的数量，掩模的数量，和辐射元件的数量。在优化这些关键参数后，我们演示了简单测试对象的计算微波成像。
2019-10-20 eess.IV physics.app-ph physics.optics
Parallelized aperture synthesis using multi-aperture Fourier ptychographic microscopy
我们报告了一种新的显微镜平台，称为多孔径傅立叶重叠关联显微镜（MA-FPM），能够实现千兆像素复杂的现场图像与大的数据采集带宽-千兆像素每秒。MA-FPM是一种合成孔径技术-使用物镜阵列和倾斜移位照明来合成高分辨率、宽视场图像。这里，使用傅立叶重叠关联（FP）算法来恢复相位，这与使用全息测量的常规光学合成孔径技术不同。由于多个目标的并行数据采集能力提供了前所未有的带宽，使在扩展景深的高速体外过程的成像。在这里，我们提出了一个概念验证实验，证明了高质量的成像性能，尽管使用九倍少的照明角度相比，一个等效的FP设置。校准程序和重建算法的开发，以解决多个成像系统的挑战。我们的技术为研究细胞培养提供了一种新的成像工具，为这些过程提供了新的见解。
2018-06-06 eess.IV physics.ins-det physics.optics
Differential Coded Aperture Single-Snapshot Spectral Imaging
我们提出了一种新的差分编码孔径快照光谱成像（D-CASSI）技术概念，利用使用{-1，+1}随机掩模的好处，并通过使用压缩感知的宽带单快照高光谱相机进行了演示。为了使信息加倍，我们用两个互补的随机掩码对图像进行编码，这被证明优于两个独立的模式。我们利用分散和非分散的编码图像并行捕获到一个单一的检测器。我们探索了几种不同的方法来处理测量数据，这表明在检索复杂的高光谱场景显着改善。为了量化重建保真度，通过仿真完成了实验。差分CASSI的概念也可以通过多快照CASSI容易地实现，而不需要对光学系统进行任何修改。
2022-08-02 eess.IV physics.optics
Coherent synthetic aperture imaging for visible remote sensing via reflective Fourier ptychography
合成孔径雷达（SAR）可以利用天线和微波测量相位，但由于相位损失，不能直接推广到可见光成像。在这封信中，我们报告了一个积极的遥感与可见光通过反射傅立叶重叠关联（FP），称为相干合成孔径成像（CSAI），实现高分辨率，宽视场（FOV）和相位恢复。一个概念验证实验报告与激光扫描和准直器的无限对象。光滑和粗糙的对象进行了测试，和空间分辨率从15.6微米增加到3.48微米的4.5倍。FP算法对散斑噪声有很好的抑制效果。同时，CSAI方法可以取代自适应光学，通过一步解卷积来解决大气湍流和光学系统引起的像差问题。
2020-08-02 eess.IV physics.app-ph physics.optics
Learned Off-aperture Encoding for Wide Field-of-view RGBD Imaging
针对大视场下端到端成像保真度低的问题，提出离孔径放置DOE结合折衍混合建模的方法，提升了成像质量并验证了有效性。
2025-07-30 cs.CV eess.IV
Statistical characterization of scattering delay in synthetic aperture radar imaging
区分合成孔径雷达（SAR）图像中的瞬时散射体和延迟散射体对于目标识别和特征描述具有重要意义。要执行此任务，可以使用坐标延迟图像的自相关分析。然而，由于距离延迟模糊，瞬时目标和延迟目标之间的相关特性的差异可能很小。此外，SAR图像中普遍存在的斑点噪声影响了SAR图像的分辨力，需要进行统计处理。在此之前，我们已经开发了一种基于最大似然的方法来区分SAR图像中的瞬时和延迟目标。为了验证这一点，我们使用了简单的统计模型。它们使我们能够模拟依赖于各种参数的图像集合，包括光圈宽度和目标对比度。在本文中，我们通过建立瞬时和延迟散射体之间的区分的置信水平来增强我们先前开发的方法。我们的程序考虑到不同目标对比度的阈值差异，而不对这些对比度的统计数据做任何假设。
2019-09-22 eess.IV
A Broadband and Compact Millimeter-Wave Imaging System based on Synthetic Aperture Radar
本文讨论了一种基于合成孔径雷达（SAR）技术的宽带毫米波成像系统的设计、实现和演示。所提出的系统，工作在25.3-30.8 GHz的频率范围内，由一个锥形缝隙天线作为发射机和两个半圆形天线作为接收机。天线的尺寸为19.5 * 8 mm，最大增益为8.5 dB。发射器和接收器天线印刷在同一块电路板上。该特征导致高度紧凑和灵活的配置，使得所提出的成像系统能够适用于手持设备。此外，它显著降低了系统的制造成本。所提出的宽带成像系统能够以高分辨率执行3D实时成像，可以容易地针对期望范围内的每个频率进行校准。通过对不同形状的金属物体进行3D成像，我们实验证明了所提出的系统的高性能，这为安全，医疗诊断，隐藏物体检测等广泛的应用提供了巨大的潜力。
2022-05-29 eess.IV physics.app-ph
Aperture Diffraction for Compact Snapshot Spectral Imaging
Nanjing University（南京大学）
提出ADIS紧凑型快照光谱成像系统，利用正交孔径掩模衍射投影与CSST重建，从单次曝光二维混叠测量中恢复高空间与光谱分辨率数据。
2023-09-27 cs.CV eess.IV
Sub-aperture SAR Imaging with Uncertainty Quantification
针对聚束模式SAR成像中宽方位角数据违反各向同性散射假设的问题，提出一种基于稀疏贝叶斯学习的高效子孔径成像方法，无需用户定义参数即可生成近似后验密度并合成复合图像。
2022-08-25 eess.IV
Interferometer response characterization algorithm for multi-aperture Fabry-Perot imaging spectrometers
针对多孔径 Fabry-Perot 快照式成像光谱仪的校准需求，提出三步 IRCA 算法及图像形成模型，并用四个 ImSPOC 原型验证其透射率响应表征性能。
2023-06-04 eess.IV
Synthetic Aperture Anomaly Imaging
Johannes Kepler University Linz（约翰内斯·开普勒大学林茨分校）
针对植被遮挡下的无人机目标检测，本文提出先检测异常再进行合成孔径积分的 SAAI 方法，并通过仿真与野外实验验证其优于在积分图像中检测异常。
2023-04-26 cs.CV eess.IV
Synthetic aperture interference light (SAIL) microscopy for high-throughput label-free imaging
定量相位成像（QPI）是一种有价值的无标记模式，由于其从基础生物学到临床应用的广泛潜力而获得了极大的兴趣。大多数现有的QPI系统通过干涉测量或强度测量的非线性迭代相位重建来测量微观物体。然而，所有成像系统都折衷了视场的空间分辨率，反之亦然，即，受限于有限空间带宽积。目前的解决方案，这个问题涉及计算相位恢复算法，这是耗时的，往往会受到收敛问题。在这篇文章中，我们提出了合成孔径干涉光（SAIL）显微镜作为一种新的模式，高分辨率，宽视场QPI。该方法采用低相干干涉法直接测量不同照明角度下的光学相位延迟，并产生大空间带宽积（SBP）的无标记成像。我们验证了标准样品上的SAIL的性能，并说明了在各种标本上的生物医学应用：病理切片，整个昆虫和大型培养物中的动态活细胞。重建图像的合成数值孔径为0.45，视场为2.6 x 2.6 mm2。由于其直接测量的相位信息，SAIL显微镜不需要很长的计算时间，消除了数据冗余，并始终收敛。
2021-04-15 eess.IV physics.bio-ph physics.optics
Hadamard-Based Recursive Aperture Decoded Ultrasound Imaging (READI) With Estimated Motion-Compensated Compounding (EMC2) Using Top-Orthogonal to Bottom Electrode (TOBE) Arrays
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文提出了一种基于Hadamard矩阵的递归孔径解码超声成像（READI）和估计运动补偿复合（EMC2）方法，利用TOBE阵列减少运动敏感性，提高成像质量。
2026-06-04 eess.IV
Passive Snapshot Coded Aperture Dual-Pixel RGB-D Imaging
Rice University（莱斯大学）；IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校）
本文提出CADS编码孔径双像素感知方法，通过端到端联合学习最优编码模式和重建算法，在被动快照紧凑条件下显著提升RGB-D深度估计与全聚焦重建精度。
2024-03-30 cs.CV eess.IV
Computational aberration compensation by coded aperture-based correction of aberration obtained from Fourier ptychography (CACAO-FP)
本文提出了一种新的广义光学测量系统和计算方法来确定和校正光学系统中的像差。我们开发了一种计算成像方法，能够重建光学系统的像差利用傅立叶重叠关联（FP）没有空间相干性的要求。然后，它可以通过去卷积恢复隐藏在畸变图像中的高分辨率图像。通过使用编码孔径来捕获图像，使反卷积对噪声具有鲁棒性。我们将这种方法称为：基于编码孔径的傅立叶重叠关联成像像差校正（CACAO-FP）。它非常适合于存在像差的各种成像场景，其中提供空间相干照明非常具有挑战性或不可能。我们报告的演示CACAO-FP与各种样品，包括在体内成像实验的恒河猴的眼睛，以纠正其固有的畸变在渲染的视网膜图像。CACAO-FP通过将光学设计复杂性转换为后处理中的计算算法，最终允许设计不良的成像透镜在宽视场上实现衍射限制性能。
2019-01-08 eess.IV physics.optics
Virtual Source Synthetic Aperture for Accurate Lateral Displacement Estimation in Ultrasound Elastography
超声弹性成像是一种新兴的非侵入性成像技术，其中病理改变可以通过揭示组织的机械特性来可视化。需要估计所有方向上的组织位移以准确地估计机械特性。尽管弹性成像技术在估计轴向和横向方向上的位移方面具有能力，但是由于更高的采样频率、更高的分辨率并且具有在轴向方向上传播的载波信号，轴向位移的估计比横向方向更准确。在众多的超声成像技术中，合成孔径（synthetic aperture，SA）技术具有较好的横向分辨率，但由于其成像景深的限制，在超声弹性成像中的应用并不广泛。虚拟源合成孔径（VSSA）成像是一种利用聚焦后的发射数据实现合成孔径波束形成，克服SA在景深上的限制，同时保持与SA相同的横向分辨率的技术。除横向分辨率外，VSSA还具有在横向上增加采样频率的能力，而无需插值。在本文中，我们利用VSSA进行波束形成，使更高的分辨率和采样频率在横向方向。然后使用我们最近发表的弹性成像技术OVERWIND [1]处理波束形成的数据。仿真和实验结果表明，在估计的横向位移有很大的改善。
2020-12-22 eess.IV physics.med-ph
Piston sensing for sparse aperture systems via all-optical diffractive neural network
针对稀疏孔径成像中的实时活塞校正问题，提出基于光学衍射神经网络的活塞感知方法，通过可探测强度直接将光场复振幅转换为活塞值，无需成像采集与电学处理，仿真显示其在单色光和宽带光下均具高精度，极大提升了实时性能。
2023-06-29 eess.IV physics.optics
C-Silicon-based metasurfaces for aperture-robust spectrometer/imaging with angle integration
本文提出一种基于硅超表面的紧凑型光谱仪/相机，通过角度积分在400–800nm宽波段内实现孔径鲁棒的光谱响应，实验重构保真度超99%，并展示了400×400像素高光谱成像能力。
2023-10-31 eess.IV physics.app-ph physics.optics
A Fast Alternating Minimization Algorithm for Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging Based on Sparsity and Deep Image Priors
National University of Singapore（新加坡国立大学）；University of Delaware（特拉华大学）
针对CASSI高光谱重建在少测量、多通道下的不适定问题，提出融合稀疏性与DIP的无训练快速交替最小化算法Fama-SDIP，并在仿真和真实数据集上取得领先性能。
2022-06-12 cs.CV eess.IV physics.optics
Progressive Content-aware Coded Hyperspectral Compressive Imaging
Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院）；Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳））；Tsinghua University（清华大学）；Peking University（北京大学）
高光谱成像在遥感、医学和细胞学等广泛的应用中起着关键作用。编码孔径快拍光谱成像（CASSI）通过二维传感器获取三维高光谱图像，以其硬件友好的实现方式和快速的成像速度获得了巨大的成功。然而，对于一些频谱稀疏的场景，单次快拍和不合理的编码孔径设计往往会使HSI恢复更不适定，产生较差的空间和频谱保真度。在本文中，我们提出了一种新的渐进式内容感知CASSI框架，称为PCA-CASSI，它捕获具有多个优化的内容感知编码孔径的HSI，并逐步融合所有快照进行重建。同时，通过将距离-距离空间分解（RND）映射到具有多个阶段的深度网络中，提出了用于HSI恢复的RND-HRNet。每个恢复阶段可以充分利用隐藏在编码孔径的物理信息，通过明确的$\mathcal{R}$ $-$ $\mathcal{N}$分解和探索的空间-频谱相关的双Transformer块。我们的方法被验证，以超过其他国家的最先进的方法在多个和单次拍摄HSI成像任务的大利润率。
2023-03-17 cs.CV eess.IV
Highly Constrained Coded Aperture Imaging Systems Design Via a Knowledge Distillation Approach
Universidad Industrial de Santander（桑坦德工业大学）
本文提出知识蒸馏框架，用无约束教师系统指导受物理约束的学生系统优化，在编码孔径单像素相机上验证，优于端到端方法。
2024-06-25 cs.CV eess.IV
10-mega pixel snapshot compressive imaging with a hybrid coded aperture
Tsinghua University（清华大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Bell Labs（贝尔实验室）；Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心）
高分辨率图像在我们的日常生活中被广泛使用，而高速视频捕获由于工作在高分辨率模式下的相机的低帧速率而具有挑战性。深入挖掘，主要瓶颈在于现有成像系统的低吞吐量。为此，快照压缩成像（SCI）被提出作为一个有前途的解决方案，以提高成像系统的吞吐量，通过压缩采样和计算重建。在采集过程中，多个高速图像被编码并折叠成单个测量。在此之后，采用算法从编码快照中检索视频帧。最近开发的即插即用（PAPK）算法使SCI重建在大规模的问题。然而，缺乏高分辨率的编码系统仍然阻碍了SCI的广泛应用。在本文中，我们建立了一个新的混合编码孔径快照压缩成像（HCA-SCI）系统，将动态硅上液晶和高分辨率光刻掩模。我们进一步实现了一个Pendash重建算法与级联去噪高质量的重建。基于提出的HCA-SCI系统和算法，我们实现了一个1000万像素的SCI系统，以捕捉高速场景，导致每秒4.6G体素的高吞吐量。仿真和实际数据实验验证了我们提出的HCA-SCI方案的可行性和性能。
2021-08-15 cs.CV eess.IV physics.optics
Sub-Aperture Feature Adaptation in Single Image Super-resolution Model for Light Field Imaging
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
随着商业光场（LF）相机的可用性，LF成像已经成为计算摄影中的新兴技术。然而，由于空间和角度信息的固有复用，空间分辨率在基于商业微透镜的LF相机中受到显著约束。因此，它成为光场相机其他应用的主要瓶颈。本文提出了一种预训练的单图像超分辨率（SISR）网络中的自适应模块，以利用强大的SISR模型，而不是使用高度工程化的光场成像域特定的超分辨率模型。自适应模块由子孔径偏移模块和融合模块组成。进一步利用LF图像中的空间和角度信息来提高超分辨率性能是SISR网络中的一种适应。实验验证表明，该方法优于现有的光场超分辨率算法。与比例因子2的相同预训练SISR模型相比，它还在所有数据集上实现了超过1 dB的PSNR增益，并且对于比例因子4，PSNR增益为0.6至1 dB。
2022-07-26 cs.CV eess.IV
Explainable, Physics Aware, Trustworthy AI Paradigm Shift for Synthetic Aperture Radar
识别或理解SAR系统观察到的场景需要更广泛的线索，超出了空间背景。这些包括但不限于：成像几何结构、成像模式、图像的傅立叶光谱的性质或偏振特征的行为。在本文中，我们提出了一个范式的变化，在数据科学的情况下，合成孔径雷达（SAR）数据的可解释性接地SAR的可解释的AI。它旨在使用基于完善模型的可解释数据转换来生成人工智能方法的输入，为训练过程提供知识反馈，并从数据中学习或改进高复杂性未知或非形式化模型。首先，我们介绍了SAR系统的物理层的表示：i）仪器和平台，ii）成像形成，iii）散射特征和对象，可以与AI模型集成进行混合建模。随后，给出了一些示例来演示如何实现SAR图像理解的混合建模。可信模型的观点和补充解释将在后面讨论。最后，我们得出结论，我们认为所提出的概念是适用于整个类的相干成像传感器和其他计算成像系统。
2023-01-09 cs.AI cs.CV cs.LG
