[发明专利]联合物理噪声模型的高分辨率单光子成像方法与系统

权利要求书

1.一种联合物理噪声模型的高分辨率单光子成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立单光子探测阵列的物理噪声模型，噪声因素包括单光子探测阵列的光子探测效率、散粒噪声和串扰和后脉冲；

校准所述单光子探测阵列的参数，对所述单光子探测阵列的光子探测效率、光子的泊松过程、探测阵列的串扰和后脉冲进行模拟，包括：生成0和1的子帧，通过所述物理噪声模型，在所述子帧中加入物理噪声仿真，得到具有信号相关噪声以及信号不相关噪声的图像；

将高于第一预设分辨率图片下采样成多张低于第二预设分辨率图片并加入所述物理噪声模型，生成含噪数据集；

搭建深度学习神经网络，将所述多张低于第二预设分辨率图片作为输入，将所述高于第一预设分辨率图片作为真值，对所述神经网络进行训练，得到优化后的网络模型参数；以及

使用训练好的网络恢复出高分辨率无噪声图片。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络具有编码器和解码器，以利用下采样卷积将输入图片编码为向量，并利用上采样卷积重建出图像，上采样过程中拷贝对应的下采样层的特征图，并拼接在一起。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述使用训练好的网络恢复出高分辨率无噪声图片，包括：

通过所述神经网络使用SPAD阵列采集现实图像，将所述现实图像输入网络后重建所述高分辨率无噪声图片。

4.一种联合物理噪声模型的高分辨率单光子成像系统，其特征在于，包括：

建立模块，用于建立单光子探测阵列的物理噪声模型，噪声因素包括单光子探测阵列的光子探测效率、散粒噪声和串扰和后脉冲；

校准模块，用于校准所述单光子探测阵列的参数，对所述单光子探测阵列的光子探测效率、光子的泊松过程、探测阵列的串扰和后脉冲进行模拟，所述校准模块进一步用于生成0和1的子帧，通过所述物理噪声模型，在所述子帧中加入物理噪声仿真，得到具有信号相关噪声以及信号不相关噪声的图像；

采样模块，用于将高于第一预设分辨率图片下采样成多张低于第二预设分辨率图片并加入所述物理噪声模型，生成含噪数据集；

训练模块，用于搭建深度学习神经网络，将所述多张低于第二预设分辨率图片作为输入，将所述高于第一预设分辨率图片作为真值，对所述神经网络进行训练，得到优化后的网络模型参数；以及

恢复模块，用于使用训练好的网络恢复出高分辨率无噪声图片。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述神经网络具有编码器和解码器，以利用下采样卷积将输入图片编码为向量，并利用上采样卷积重建出图像，上采样过程中拷贝对应的下采样层的特征图，并拼接在一起。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述恢复模块进一步用于通过所述神经网络使用SPAD阵列采集现实图像，将所述现实图像输入网络后重建所述高分辨率无噪声图片。