这段代码是为论文《Deep-Inverse Correlography》专门设计,使用MATLAB实现图像中的信噪比(SNR)精确计算。适合从事信号处理与深度学习领域研究者参考和应用。
在低信噪比(SNR)的测量环境中,尤其是在强度随距离四次衰减的情况下,实时、高分辨率非视距(NLoS)远距离成像面临重大挑战。为了解决这一问题并更好地建模、表征及利用这些低SNR测量数据,我们采用了频谱估计理论来推导NLoS相关图的噪声模型。基于此模型,开发了一种基于散斑相关的技术以从间接反射中恢复被遮挡的对象。
接下来,在不了解实验场景及其几何结构的情况下,仅使用根据所提出的噪声模型生成的合成数据训练了一个深度卷积神经网络(DCNN),用于解决与相关性有关的噪声相位检索问题。经过验证,该方法在处理高噪声异常时表现出色,并且在空间分辨率和总捕获时间方面显著超越了现有的NLoS成像系统。
实验中采用所提出的技术,在1米的距离下仅通过两个标准互补金属氧化物半导体(CMOS)探测器拍摄的曝光长度为1/8秒图像,实现了具有300μm分辨率的非视距(NLoS)成像。用于训练和测试网络的相关代码采用了Pytorch框架,并假设可以使用Nvidia GPU进行计算。
这段文字描述了利用深度学习技术解决低信噪比条件下非视距成像问题的研究成果和技术细节,展示了如何通过创新的方法实现高分辨率的远距离成像。