A new focal-plane 3D imaging method based on temporal ghost imaging
提出并论证了一种新的基于时域鬼像的焦平面三维成像方法。该方法充分利用了时间虚影成像的优点，使慢积分相机在顺序泛光照明和焦平面检测的框架下具有三维表面成像的能力。传统摄像机成像时容易丢失三维物体的深度信息，而利用接收信号与参考信号之间的时间相关性可以高分辨率地重建三维物体的深度信息。与通过一个Single Shot获得的二维（2D）投影图像组合，可以实现对象的3D图像。本文通过理论分析和数值实验验证了这种焦平面三维成像方法的可行性和性能。
2018-05-04 eess.IV
Compressed ghost edge imaging
在本文中，我们提出了一个先进的框架鬼边缘成像，命名为压缩鬼边缘成像（CGEI）。在该方案中，一组具有像素位移的结构散斑图被照射在未知物体上，输出由桶探测器收集，没有任何空间分辨率。利用压缩感知算法，结合桶形探测器的探测结果和已知的结构散斑图，获得未知目标的水平和垂直边缘信息。最后利用二维边缘信息构造边缘。实验和数值模拟结果表明，与现有的基于鬼像的边缘检测方法相比，该方法具有更高的检测质量和更少的测量次数。
2019-02-22 eess.IV
Bifrequency 3D Ghost Imaging with Haar Wavelet Transform
近年来，鬼像成像引起了人们的广泛关注，因为鬼像的成像机理将导致许多传统成像方法无法实现的应用。然而，由于其低信噪比和高采样率的要求，它是具有挑战性的高对比度和高分辨率成像。为了规避这些挑战，我们在这里提出了一个鬼成像方案，利用Haar小波照明模式的双频光投影系统和频率选择单像素探测器。该方法提供了理论上100%的图像对比度和高检测SNR，这降低了对检测器的高动态范围的要求，从而实现了高分辨率鬼像成像。此外，它可以大大降低采样率（远低于奈奎斯特限制）的稀疏对象通过自适应放弃不必要的模式在测量过程中。实验验证了这些特性，分辨率为512 × 512，采样率低于5%。还从多角度图像实现了对象的高分辨率（1000 × 1000 × 1000）3D重建。
2019-08-02 eess.IV
Improvements of computational ghost imaging by using Special-Hadamard patterns
提出了一种新的计算鬼像成像的结构照明模式--特殊阿达玛模式。在噪声环境下，特殊Hadamard模式可以获得比Hadamard模式更好的图像质量。利用特殊哈达玛模式可以在无噪声环境中完全重建原始物体，并且物体的大小可以任意调整，这些优点是其他常用模式无法实现的。我们还进行了模拟，比较特殊的Hadamard模式的结果与Hadamard模式的结果。我们发现特殊的Hadamard模式可以大大改善计算鬼像成像的图像质量。
2019-02-12 eess.IV
Optimization of light fields in ghost imaging using dictionary learning
鬼像是一种基于光场二阶相关的新型成像技术。在实际应用中，由于采样点的数量有限，传统的GI方法往往重建质量不理想的物体。为了改善成像效果，人们提出了许多重建方法，但重建质量仍然受到调制光场的限制。在本文中，我们建议通过优化光场来提高GI的成像质量，这是通过矩阵优化学习字典结合对象的稀疏性先验来实现的。一个封闭形式的解决方案的采样矩阵，使连续采样，推导出来。通过仿真和实验结果表明，该方案导致更好的成像质量相比，最先进的光场优化方法，特别是在低采样率。
2019-08-06 eess.IV
Super sub-Nyquist single-pixel imaging by means of cake-cutting Hadamard basis sort
通过使用没有空间分辨率的点/桶检测器，经由压缩感知的单像素成像可以从先验已知为稀疏或压缩的对象/场景的一些线性随机测量重建高质量图像。然而，它仍然面临着采集时间，空间分辨率和信噪比之间的苛刻权衡。在这里，我们提出了一种新的压缩成像方法，使用一种称为蛋糕切割的策略，最佳地重新排序的确定性阿达玛基础。通过这种方式，测量的数量可以大大减少两个数量级以上。此外，通过利用Hadamard矩阵的结构特性，我们可以加快计算过程，同时减少存储矩阵的内存消耗。所提出的方法能够恢复像素大小为$1024\times1024$的对象的图像，采样率甚至为0.2%，从而实现超亚奈奎斯特采样并显著减少采集时间。此外，通过差分调制/测量，我们证明了这种方法与单光子单像素相机在弱光条件下，通过部分模糊场景恢复清晰的图像。这种实用的方法是对单像素成像方法的补充，可以应用于视频、夜视镜和自动驾驶等领域。
2019-03-27 eess.IV physics.optics
Endo-microscopy beyond the Abbe and Nyquist limits
几个世纪以来，远场光学显微镜一直是物理、化学和生物医学研究等许多科学学科的关键仪器。然而，远场成像有许多局限性：空间分辨率由光的光的衍射控制，成像速度遵循Nyquist-Shannon采样定理。超分辨率技术的发展突破了空间分辨率的极限。然而，这些方法通常需要复杂的设置、长的采集时间，并且仍然不适用于深层组织生物成像。在这里，我们报告成像通过一个超薄光纤探头的空间分辨率超过阿贝限制和时间分辨率超过奈奎斯特限制，同时在一个简单而紧凑的设置。我们利用多模光纤中模式耦合的随机性、稀疏性约束和压缩传感重构。超分辨率内窥镜的新方法不使用荧光标记的任何特定性质，例如分子荧光状态的耗尽或随机激活，因此可以用于无标记成像。我们证明了空间分辨率超过2倍优于衍射极限和成像速度比奈奎斯特极限快20倍。所提出的方法可以显着扩大纳米显微镜的应用领域的生物成像。
2020-01-24 eess.IV physics.bio-ph physics.optics
Omnidirectional ghost imaging system and unwrapping-free panoramic ghost imaging
鬼成像是一种利用光强相关测量重建目标信息的新型成像方法。然而，目前，视场（FOV）受限于光图案的照明范围。为了有效地扩大GI的视场，本文提出了全方位鬼像成像系统（OGIS），它只需增加一个曲面反射镜就可以一次实现360°全方位视场。此外，通过设计具有对数极坐标的视网膜状环形图案，OGIS可以获得分辨率均匀、无扭曲的全景图像，为GI的应用开辟了一条新的途径。
2021-08-11 eess.IV physics.optics
Sub-Rayleigh Ghost Imaging via Structured Speckle Illumination
本文提出利用正弦及伪调制结构散斑照明突破瑞利分辨率极限，实现空间分辨率提升2倍以上的鬼成像，并验证其可与伪逆鬼成像等亚瑞利方案结合以进一步增强分辨率。
2024-08-09 eess.IV physics.optics
All-optical naked-eye ghost imaging
鬼成像通常是基于光电过程和电子计算。本文提出了一种新的鬼成像方案，它避免了任何光电或电子过程。相反，所提出的方案利用全光学相关通过光-光相互作用和视觉持久效应来产生肉眼观察到的图像。为了实现高对比度的裸眼鬼像成像，设计了一种在低速光调制盘上的特殊模式扫描结构，该结构可以实现低阶Hadamard矢量的高分辨率成像，提高了成像速度。通过这种方法，我们实现了高对比度的实时鬼成像运动的彩色物体。
2019-04-13 eess.IV physics.optics
Ghost imaging LiDAR via sparsity constraints using push-broom scanning
提出了一种基于稀疏约束的推扫式鬼成像激光雷达。它利用平台与目标景物之间的相对运动，沿扫描方向对静止的目标景物连续成像。与需要多个散斑图案凝视目标的常规鬼成像LiDAR相比，使用推扫扫描的稀疏约束鬼成像LiDAR不仅简化了成像系统，而且减少了采样次数。数值模拟和实验证明了该方法的有效性。
2019-04-01 eess.IV physics.optics
On Learning from Ghost Imaging without Imaging
The University of Tokyo（东京大学）；RIKEN（理化学研究所）
计算重影成像是一种成像技术，其中对象从使用没有空间分辨率的单像素检测器收集的光成像。最近，已经提出了用于高速细胞分类方法的重影细胞术，该方法涉及流式细胞术中的重影成像和机器学习。鬼影细胞术跳过从信号重建细胞图像并直接使用信号进行细胞分类，因为这种重建是高速分析中的瓶颈。在本文中，我们提供了理论分析，从鬼成像学习没有成像。
2019-05-29 cs.LG eess.IV stat.ML
Domino successive-deviation ghost imaging
传统的鬼成像通过参考图案的强度波动和桶值的相关性来获取图像，并且甚至可以通过有条件地平均部分图案来生成正-负图像。本文提出了一种多米诺逐次偏移鬼像成像方法，该方法具有与差分鬼像成像相当的成像质量和实时快速计算能力，并且在测量噪声和照明源不稳定性共存的实际场景中具有更好的鲁棒性。此外，它还能产生实时的正像和负像，从而对正负重影现象的物理本质有了新的认识。仿真和实验结果都证明了该方法的可行性。因此，这项工作补充了鬼成像的理论，并打开了一扇门，实时单像素成像的实际应用。
2019-05-15 eess.IV physics.optics
Multi-resolution Progressive Computational Ghost Imaging
鬼像成像需要大量的测量来获得具有良好可见度的图像，并且成像速度通常很低。为了实现大视场场景下目标的实时高分辨率鬼像成像，提出了一种高速多分辨率渐进计算鬼像成像方法。该方法首先利用少量的测量值得到一幅低分辨率的图像锁定目标区域，然后只需对目标区域对应的光场进行调制，即可获得目标的高分辨率成像。实验验证了该方法的可行性。实验研究了探测信噪比对多分辨率渐进计算鬼像成像质量的影响。该方法可以应用于一些实际应用场景，例如具有大FOV的地对空或空对空成像。
2018-11-02 eess.IV physics.optics
Gold Matrix Ghost Imaging
在鬼像成像中，光场调制矩阵与再现像的质量密切相关。在鬼像成像的实际应用中，迫切需要具有较好抗噪性和高质量再现像的正交光场调制矩阵。在这项工作中，我们提出了一个黄金矩阵鬼成像方法具有良好的成像和抗噪声性能，这是值得骄傲的伪随机性和正交性的确定性黄金矩阵。数值仿真和实验结果表明，Gold矩阵同时具有随机散斑和Hadamard矩阵的特性，在有噪声的情况下，重建图像优于两种调制矩阵，表现出更好的成像鲁棒性。
2019-11-12 eess.IV physics.optics
Detail reconstruction in binary ghost imaging by using point-by-point method
提出了一种新的逐点局部二元鬼像成像方法。该方法可以补偿二值化过程中由于信息丢失而导致的成像质量下降。数值计算和实验结果表明，与传统的鬼像法相比，该方法能较好地重建目标细节。通过比较不同二值化方法得到的散斑图的差异，给出了相应的解释。我们的研究结果在目标识别等对成像细节要求较高的领域具有潜在的应用价值。
2020-09-21 eess.IV physics.optics
Edge detection based on joint iteration ghost imaging
图像和边缘检测在安全检查和医学诊断中有着广泛的应用和重要的作用。然而，我们知道，大多数基于重影成像系统的边缘检测需要大量的测量时间，并且不能直接提供目标物体的图像。本文提出了一种基于投影Landweber迭代正则化和引导滤波鬼像联合迭代的边缘检测方法，可以提高鬼像特征检测的质量。这种方法也可以实现高质量的成像。仿真和实验结果表明，该方法无需特殊编码，在较低的测量次数下，成功地从随机散斑图中恢复了目标物体的空间信息和边缘信息，并显著提高了边缘图像质量。该方法提高了鬼像成像的适用性，能够同时满足成像和边缘检测的实际应用领域。
2019-07-01 eess.IV physics.optics
Naked-Eye Ghost Imaging via Photoelectric-Feedback
基于光学相关原理，鬼像通常由计算机算法重建。本文提出了一种避免计算机算法处理的交替高对比度裸眼鬼像成像方案。相反，所提出的方案使用光电反馈回路来实现传统鬼成像的乘法过程。同时，利用视觉暂留效应实现积分处理，生成肉眼可见的负像。为了实现高对比度的裸眼鬼像成像，设计了一种基于低速光调制掩模的图形扫描结构，实现了低阶Hadamard矢量的高分辨率成像，提高了成像速度。此外，还分别设计了数字和模拟两种反馈电路，实现了对光强的高速反馈。通过这种方法，我们展示了高对比度的实时成像移动对象。
2019-04-13 eess.IV physics.optics
Iterative fluctuation ghost imaging
本文提出迭代涨落鬼成像（IFGI）方法，利用二阶相关函数的涨落特性获得更窄PSF的成像信息，从而显著提升鬼成像分辨率，并分析了PSF与迭代次数的影响。
2023-04-22 eess.IV physics.optics
Ghost translation
人工智能最近已被广泛用于计算成像。深度神经网络（DNN）提高了检索图像的信噪比，否则由于低采样率或嘈杂的环境，图像质量会被破坏。本文提出了一种新的基于Transformer网络的序列转换机制的计算成像方案。仿真数据库帮助网络实现信号转换能力。实验性的单像素探测器的信号将以端到端的方式“转换”为2D图像。在低至2%的采样率下，可以检索到没有背景噪声的高质量图像。照明图案可以是用于亚奈奎斯特成像的精心设计的散斑图案或随机散斑图案。此外，我们的方法是强大的噪声干扰。这种转换机制为DNN辅助的重影成像开辟了新的方向，并可用于各种计算成像场景。
2022-09-29 eess.IV physics.optics
Robust data analysis and imaging with computational ghost imaging
当今世界已经进入数字化时代，数据分析和可视化变得越来越重要。模拟真实物体的成像，我们证明了计算鬼成像可以成像的数字数据，以显示其特性，如周期性。此外，我们的实验结果表明，使用光学成像方法来分析数据显示出独特的优势，特别是在抗干扰。计算鬼像的数据分析可以很好地执行对强噪声，随机幅度和相位变化的二值化信号。这种稳健的数据数据分析和成像在大数据分析、气象、天文、经济等诸多领域都有重要的应用前景。
2021-11-06 eess.IV physics.optics
Fast Computational Ghost Imaging using Unpaired Deep Learning and a Constrained Generative Adversarial Network
University of Southern California（南加州大学）
不成对训练可能是基于快速深度学习的重影成像的唯一选择，其中获得每个低SNR重影图像的高信噪比（SNR）图像副本实际上可能是耗时且具有挑战性的。本文探讨了深度学习在缺乏成对训练图像时利用计算重影成像的能力。本文提出的深度学习方法通过使用约束Wasserstein生成对抗网络从微弱和匆忙拍摄的鬼像重建高SNR图像来实现快速鬼像成像。在所提出的方法中，目标函数被正则化，以执行生成忠实的和相关的高信噪比图像的幽灵副本。这种正则化测量重建图像和阴影网络生成的低噪声流形中的微弱鬼像之间的距离。约束网络的性能被证明是特别重要的鬼图像与低信噪比。所提出的流水线能够从具有SNR值不一定等于训练集的SNR的鬼像重建高质量的图像。
2021-06-09 cs.CV eess.IV
Optimizing Ghost Imaging via Analysis and Design of Speckle Patterns
研究了光源散斑大小对鬼像成像的影响规律，提出了一种新的散斑图案，以提高鬼像成像的质量。结果表明，随着散斑尺寸的增大，成像质量先增大后减小，并且对于特定目标存在一个最佳散斑尺寸。利用散斑位置的随机分布，设计了一种新型的位移散斑图，其成像质量优于随机散斑图。这些结果对于寻找适合于目标探测的最佳散斑图具有重要意义，进一步推动了鬼像成像的实际应用。
2022-03-10 eess.IV physics.optics
Turbulence-free computational ghost imaging
无湍流图像不能由传统的计算重影成像产生，因为计算光不受与真实光相同的大气湍流的影响。在这篇文章中，我们首先解决了这个问题，通过测量光子数波动的自相关信号产生的传统计算鬼成像设备。我们的研究结果说明了如何传统的计算鬼成像没有结构的变化，可以用来产生无干扰的图像。
2022-04-01 eess.IV physics.optics quant-ph
PISE: Physics-Anchored Semantically-Enhanced Deep Computational Ghost Imaging for Robust Low-Bandwidth Machine Perception
PISE结合共轭算子初始化与语义引导，提升分类准确率2.57%并降低方差9倍，在5%采样下实现低带宽边缘感知的鲁棒性。
2026-03-13 cs.CV eess.IV
Turbulence-immune computational ghost imaging based on a multi-scale generative adversarial network
人们普遍认为，传统的计算鬼像（CGI）方法不能获得无干扰成像，因为CGI只是一种经典的模拟方法，不满足无干扰成像的条件。在这篇文章中，我们首先报告了一种基于多尺度生成对抗网络（MsGAN）的免疫CGI方法。这里，传统的CGI框架没有改变，但是传统的CGI符合测量算法通过MsGAN被优化。因此，通过训练网络可以重建出满意的无干扰鬼像，视觉效果得到显著改善。
2021-07-14 eess.IV quant-ph
Hadamard `Pipeline' Coding Computational Ghost Imaging
具有正交性的Hadamard矩阵是计算鬼像（CGI）中一种重要的调制矩阵，尤其是优化后的Hadamard矩阵。然而，据我们所知，很少有人提到的高效和方便的阿达玛矩阵生成的CGI。现有的方法是将Hadamard矩阵的任意一行重构为二维矩阵，然后对其进行优化，本文提出了一种Hadamard“流水线”编码的计算重影成像方法，该方法可以直接生成二维Hadamard导出模式和Hadamard优化序列，从而大大降低了CGI的内存消耗和编码实现的复杂度。并对常用的Hadamard优化序列实现的优化方法进行了讨论。该方法为Hadamard序列优化和鬼像成像应用提供了一种新的途径。
2019-10-14 eess.IV physics.optics
Deep-learned speckle pattern and its application to ghost imaging
在本文中，我们提出了一种使用深度学习进行散斑图案设计的方法。在我们精心设计的散斑图案生成框架Speckle-Net中经历卷积后，散斑图案具有独特的特征。然后，我们将我们的方法应用到计算鬼成像系统。标准的深度学习辅助重影成像方法使用网络来识别重建的对象或成像算法。相比之下，这一创新应用通过Speckle-Net以特定的采样率优化了照明散斑图案。因此，我们的方法优于其他技术的鬼成像，特别是它的能力，以极低的采样率检索高质量的图像。它通过使用修改后的深度神经网络参考指定目标的标准损失函数，开辟了一条新的非平凡散斑生成路线。它在动态散斑照明显微镜、结构照明显微镜、X射线成像、光声成像和光学晶格等领域也有很大的应用潜力。
2021-12-28 eess.IV physics.optics
Combined optimization ghost imaging based on random speckle field
针对鬼成像需大量测量数据、分辨率低且重建慢的问题，提出结合QR分解等正交方法与Kronecker积的散斑图案优化方案，以提升成像效率与质量。
2024-03-06 eess.IV physics.optics
Instant single-pixel imaging: on-chip real-time implementation based on instant ghost imaging algorithm
单像素成像（SPI）使用单像素探测器来创建对象的图像。SPI依赖于计算机来构建图像，因此增加了SPI的尺寸和成本，并限制了其应用。我们开发了即时单像素成像（ISPI），这是一种片上SPI系统，可以以25 fps的速率实现实时成像。ISPI使用我们提出的即时重影成像算法，该算法利用信号差异来创建图像。它不需要计算机，这大大降低了成本和尺寸。ISPI的重建时间几乎为零，因为信号检测后需要很少的处理。ISPI为SPI的实际应用铺平了道路。
2020-02-01 eess.IV physics.optics
X-ray ghost tomography: denoising, dose fractionation and mask considerations
最近在X射线领域成功地实现了鬼成像;由于X射线的穿透能力，这立即打开了X射线鬼断层扫描的可能性。目前文献中没有关于这一主题的研究。在这里，我们提出了适应传统的断层扫描技术，这种新的鬼成像方案。通过X射线鬼成像断层扫描的几个数值实现被认为是。特别注意的是所产生的断层重建，剂量分级相关的问题，以及考虑有关的合奏用于鬼成像的照明掩模的去噪计划。每一个主题都是通过一系列的数值模拟来探索的，并为实际实现X射线鬼断层扫描提供了一些建议。
2018-04-10 eess.IV physics.med-ph
Ghost imaging based on Y-net: a dynamic coding and conjugate-decoding approach
结合深度学习技术的Ghost成像最近在光学成像领域引起了广泛关注。然而，在大多数情况下，确定性照明和多重曝光仍然是必不可少的。在这里，我们提出了一种基于新型共轭解码深度学习框架（Y-net）的重影成像方案，该方案在确定性和不确定性照明下都能很好地工作。利用该网络的端到端特性，可以直接从探测器采集的一对相关散斑中获取样品图像，并且在实验中样品只被照射一次。实验中编码样本的散斑的空间分布可以与训练用的模拟散斑完全不同，只要散斑的统计特性保持不变。这种方法对于高分辨率X射线重影成像应用特别重要，因为它具有改善图像质量和减少辐射损伤的潜力。共轭解码网络的思想也可以应用于其他基于学习的成像
2020-02-12 eess.IV physics.optics
Self-evolving ghost imaging
重影成像可以用点探测器而不是阵列传感器来捕获2D图像。因此，它提供了一个解决方案，以挑战建筑面积格式传感器的波段，这种传感器是困难和昂贵的生产，并开辟了新的成像模式，由于高性能的单像素探测器。传统上，重影成像通过将测量的光强度与应用的照明图案相关联来离线检索对象的图像。在这里，我们提出了一种基于反馈的方法，在线更新的成像结果，可以绕过后处理，称为自进化鬼成像（SEGI）。我们引入了遗传算法来优化照明模式，实时匹配的物体形状，根据测量的总光强度。我们从理论和实验上证明了这个概念的静态和动态成像。该方法为遥感（例如机器视觉、自动驾驶车辆中的激光雷达系统）和生物成像等应用中的实时重影成像开辟了新的前景。
2020-08-03 eess.IV physics.app-ph physics.optics
Group frame neural network of moving object ghost imaging combined with frame merging algorithm
多样本提取相关信息的性质限制了运动目标鬼像成像的应用。提出了一种新的多对一神经网络，并引入了“批帧”的概念来改进串行成像方法。神经网络从少量的样本中提取更多的相关信息，从而降低了鬼像成像技术的采样率。结合图像间的相关特性，提出了一种帧合并算法，消除了高速运动物体的动态模糊，进一步提高了低采样率下运动物体图像的重建质量。实验结果与仿真结果一致。
2022-09-01 eess.IV physics.optics
Ghost Imaging with the Optimal Binary Sampling
为了从鬼成像应用中的一系列二进制样本中提取关于对象的最大信息，我们提出并演示了一个框架，用于优化鬼成像的性能，用二进制采样来接近没有二值化的结果。该方法是基于最大化的信号臂检测的信息内容，通过制定和解决适当的参数估计问题-找到的二值化阈值，将产生重建的图像与最佳的Fisher信息属性。将1比特量化泊松统计应用于具有伪热光的重影成像模型，我们推导出基本极限，即，的Cramer-Rao下限，作为基准的估计的准确性评估。我们的理论模型和实验结果表明，在最佳二值化阈值、与所有桶样本的统计平均值一致以及大量测量的情况下，二值采样GI的性能可以接近未二值化的普通GI。
2020-03-11 eess.IV physics.data-an
Moving Object Captured with Pink Noise Pattern in Computational Ghost Imaging
在具有较强运动物体成像能力的计算鬼像成像系统中，提出并实验验证了一种基于粉红噪声模式的成像方法。为了检验其独特的能力和适用范围，物体在水平轴上以可变幅度振荡，并通过常用的白噪声测量结果作为比较。我们表明，我们的方法可以成像的对象时，白噪声的方法失败。此外，该方法使用较少的模式数，并在很大程度上提高了信噪比。
2021-06-10 eess.IV physics.optics
Anti-interference Computational Ghost Imaging with Pink Noise Speckle Patterns
我们提出了一个计算鬼成像方案，使用定制的粉红噪声散斑图案照明。通过调制散斑的空间频率振幅，我们产生具有显著正空间相关性的散斑图案。我们实验重建图像，使用我们的合成散斑图案在各种噪声源和图案失真的存在下，并显示它是鲁棒的噪声干扰。与使用标准的白噪声散斑图的结果进行了比较。我们表明，我们的方法给出了良好的图像质量在不同的噪声干扰的情况下，而传统的方法失败。该方案有望在水下，动态和运动目标计算鬼成像的潜在应用。
2021-03-22 eess.IV physics.optics
Ghost Panorama
计算重影成像或单像素成像使得能够使用无透镜光电检测器形成未知场景的图像。在这封信中，我们提出了一个计算全景鬼成像系统，可以实现全彩色全景使用单像素光电探测器，其中一个凸面镜执行的工程阿达玛为基础的圆形照明图案从单向到全向的光学变换。据我们所知，这是第一次提出鬼全景的概念，并实现了初步的实验。可以预见的是，在许多极端条件下（例如，散射/湍流、低温和非常规光谱），以及在快速移动目标定位和自主车辆态势感知方面的广泛应用前景。
2021-08-13 eess.IV physics.optics
On the Inherent Dose-Reduction Potential of Classical Ghost Imaging
经典鬼成像是采用图案化照明的计算成像技术。它在概念上与单像素相机非常相似，因为图像可以从一组测量结果中重建，即使通过该样本的所有成像量子从未被位置分辨检测器记录。该方法最初被设想并应用于可见光波长的光子，随后被转移到其他探测器，如x射线，原子束，电子和中子。在鬼成像的背景下，使用穿透探头，使传输测量，我们在这里考虑几个问题，可实现的信噪比（SNR）。这是比较与常规成像的SNR的情况下，恒定的辐射剂量和恒定的实验时间，同时考虑光子散粒噪声和每次测量的电子读出噪声。我们表明，固有的改善SNR的能力，鬼成像是有限的，这些情况下的一个子集，实际上是由于增加剂量（Fellgett优势）。还提出了一个解释，最近发表在文献中的结果是不符合这些发现。
2020-09-03 eess.IV physics.optics
What are the advantages of ghost imaging? Multiplexing for x-ray and electron imaging
鬼成像，傅里叶变换光谱，和新开发的阿达玛变换晶体学都是多路复用测量策略的例子。多重实验是通过同时测量空间、时间或能量中的多个点来进行的。这与系统地扫描单个点的通常方法形成对比。多路复用测量是如何工作的，何时它们是有利的？在这里，我们解决这些问题，重点是涉及x射线或电子的应用。我们提出了一个定量的框架，用于分析不同的测量方案，使比较的预期误差和辐射剂量。我们的结论是，在非常特定的情况下，多路复用可以提供分辨率和信噪比的改善。如果信号具有稀疏表示，则这些优点变得更加普遍和显著，并且可以使用更少的辐射来完成测量。
2019-08-24 eess.IV physics.app-ph
Instant Ghost Imaging: Algorithm and On-chip Implementation
鬼成像（GI）是一种利用两束光之间的相关性来重建物体图像的成像技术。传统的GI算法需要大量的存储空间来存储测量数据并进行复杂的离线计算，限制了GI的实际应用。在这里，我们开发了一个即时鬼成像（IGI）技术与差分算法和实现高速片上IGI硬件系统。与传统的GI算法相比，该算法使用连续时间测量之间的信号来减少存储器需求而不降低图像质量。片上IGI系统可以在测量完成后立即重建图像;无需依赖后处理或离线重建。该系统可以发展成为一个实时成像系统。这些功能使IGI成为传统GI系统的更快，更便宜，更紧凑的替代品，并使其在GI的实际应用中变得可行。
2020-01-23 eess.IV physics.optics
Performance comparison of computational ghost imaging versus single-pixel camera in light disturbance environment
计算鬼像（CGI）和单像素相机（SPC）是两种类型的单像素成像，近年来引起了越来越多的关注。研究了CGI和SPC在不同光干扰环境下的性能差异。通过与CGI的比较，我们证明了在相同条件下SPC的质量总是更好的，并且局部光扰动比全局光扰动对CGI/SPC的影响更大。此外，针对光源能量不稳定和检测过程中存在光干扰的情况，提出了一种改善SPC重建结果的方法，并通过数值仿真验证了其有效性。
2021-12-15 eess.IV physics.optics
Breaking Rayleigh's Criterion via Discernibility in High-Dimensional Light-Field Space with Snapshot Ghost Imaging
通过将高维光场成像信息编码到一个可检测的二维散斑平面上，基于稀疏约束的鬼像相机（GISC相机）只需一次快照就能直接捕捉到高维光场成像信息。这使得有必要重新审视这种光学成像系统的空间分辨率极限。在本文中，我们从理论和实验上表明，虽然在高维光场空间的分辨率仍然是有限的衍射，GISC相机的统计空间分辨率可以大大提高相比，经典的瑞利准则，利用在高维光场空间的可分辨性。在高维光场空间中，成像分辨率、光场自由度和物体自由度之间的相互作用也被证明。
2020-10-21 eess.IV physics.optics
Unsighted deconvolution ghost imaging
鬼成像（GI）是一种非常规的成像方法，其通过将一系列已知照明图案与总反射（或透射）强度相关联来检索对象的图像。我们在这里展示了一个计划，它可以删除的基本要求，知道入射图案的对象，使GI非侵入性图像对象通过混浊介质。作为实验证明，我们向隐藏在混浊介质中的物体投射一组图案，这些图案扰乱了照明，使得落在物体上的图案完全未知。我们从理论上证明了在GI测量中，即使物体和照明的空间信息都丢失了，物体的空间频率也被保持。然后用相位恢复算法重建图像。
2021-01-02 eess.IV quant-ph
Phase-sensitive x-ray ghost imaging
提出结合X射线鬼成像与相位对比成像的方法，实现高保真、高空间分辨率且低辐射剂量的成像，可扩展至高能X射线断层扫描并适用于多种探针。
2019-03-20 eess.IV physics.optics
High-speed computational ghost imaging with compressed sensing based on a convolutional neural network
计算鬼像（CGI）作为一种间接成像技术，近年来得到了广泛的研究。但CGI的速度不能满足实际应用的要求。在这里，我们提出了一种新的CGI方案的高速成像。在我们的场景中，传统的CGI数据处理算法被优化为基于卷积神经网络（CNN）的新压缩感知（CS）算法。CS用于处理由常规CGI设备收集的数据。然后，通过CNN训练处理后的数据以重建图像。实验结果表明，我们的方案可以产生高质量的图像与更少的采样比传统的CGI。此外，使用我们的方法重建的图像与传统CS和深度学习（DL）重建的图像之间的详细比较表明，我们的方案优于传统方法，并实现了更快的成像速度。
2020-08-16 eess.IV quant-ph
Optimizing illumination patterns for classical ghost imaging
研究经典鬼成像中采用横向位移且不可配置掩模生成图案时，为最大化鬼像质量应考虑的掩模或散斑性质。
2022-11-07 eess.IV physics.optics
Spectral ghost imaging camera with super-Rayleigh modulator
基于稀疏约束重影成像（GISC）的光谱相机通过单次曝光获得光谱数据立方体（x; y; λ）。系统的抗噪性是影响重建图像质量的重要因素之一，特别是在低采样率下。通过对光强的调整，产生抗噪声能力较强的超瑞利散斑图，是提高GISC光谱相机成像质量的有效途径。根据GISC光谱相机的结构特点，基于光的可逆性原理，提出了一种自定义强度统计的超瑞利散斑图的通用生成方法。仿真和实验结果表明，采用超瑞利调制器的GISC光谱相机在较宽的成像光谱带宽内，不仅具有较好的抗噪声能力，而且在低采样率下也具有较高的成像质量。本文的工作将有助于提高GISC光谱相机的成像质量，特别是在弱光条件下的成像质量，从而推动GISC光谱相机的应用。
2019-10-10 eess.IV physics.optics
Computational ghost imaging using a field-programmable gate array
Chiba University（千叶大学）
计算鬼成像是一种很有前途的单像素成像技术，因为它是强大的干扰，并可以在宽波段操作，不像普通的相机。然而，该方法的一个缺点是，其具有用于图像重建的长计算时间。在本文中，我们设计了一个专用的计算电路，加快了计算鬼成像的过程。我们通过使用现场可编程门阵列来实现该电路，与CPU相比，这减少了电路的计算时间。专用电路以300 Hz的帧速率重建图像。
2018-10-10 cs.AR cs.CV eess.IV
Localisation And Imaging Methods for Moving Target Ghost Imaging Radar Based On Correlation Intensity Weighting
Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海光学精密机械研究所）
鬼成像雷达是凝视成像雷达的一种新体制，具有高探测灵敏度、超分辨率和较好的抗干扰性能，但雷达系统与目标之间的相对运动会使目标成像变差。本文提出通过对粗目标单帧图像的相关强度进行加权，实现视场内单个目标的绝对位置定位，并根据定位和跟踪轨迹对参考臂斑点的平移进行补偿，将粗图像积累成高质量图像。仿真结果表明，所提出的相关强度加权定位与跟踪成像方法能够较好地对视场内目标进行定位与成像。
2022-06-22 cs.CV eess.IV physics.optics
Computational ghost imaging with hybrid transforms by integrating Hadamard, discrete cosine, and Haar matrices
本文提出融合Hadamard、离散余弦和Haar矩阵的混合变换计算鬼成像方法，通过Kronecker积构建测量矩阵，实验验证其在图像压缩和加密中的灵活应用潜力。
2024-05-06 eess.IV physics.optics quant-ph
Ghost imaging-based Non-contact Heart Rate Detection
针对传统rPPG在低光照、强光和非视距等场景下无法有效测量心率的问题，提出利用鬼成像替代传统成像，实验平均绝对误差为4.24 bpm，且直接处理桶信号可增强隐私保护。
2024-06-04 eess.IV physics.med-ph physics.optics
Encryption in ghost imaging with Kronecker products of random matrices
本文提出利用两个随机矩阵的克罗内克积形成测量矩阵，实现计算鬼成像中的图像加密，通过伪逆矩阵重建图像并利用截断奇异值分解抑制噪声，同时引入置换矩阵增强安全性，提升了计算鬼成像的实用性与灵活性。
2024-05-30 eess.IV physics.app-ph physics.optics
