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近日，中國電信CTO、首席科學家、中國電信人工智能研究院（TeleAI）院長李學龍教授帶領團隊展開深入研究，并創(chuàng)新研發(fā)一項“多偏振信息融合的水下關聯(lián)成像技術”。該技術通過優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、噪聲分析、網(wǎng)絡訓練，顯著提高了重建目標圖像的質(zhì)量，為深度學習輔助的水下關聯(lián)成像提供了一種有效解決方案。

文章題目：

Multi-polarization fusion network for ghost imaging through dynamic scattering media

文章地址：

https://www.researching.cn/articles/OJfaf32f9ce2cbd80e

百年來，人類對大海的探索從未停止，從多樣的物種資源，到豐富的能源儲備，從潮汐發(fā)電項目，到水下電纜鋪設，每一次突破都拓展著認知與活動的邊界。然而，大海是一個極其復雜的系統(tǒng)，特別是在幾十米深的近海水域，地形多樣，物種豐富，沙石、藻類等懸浮物較多，導致海水渾濁不清，為水下探測和識別帶來巨大挑戰(zhàn)。

這是由于光線在水中會發(fā)生散射，并被其他物質(zhì)吸收。根據(jù)“朗伯-比爾”定律，光強在介質(zhì)中的衰減程度與光傳播的距離以及介質(zhì)的吸收和散射系數(shù)有關。特別是在水下檢測等涉水環(huán)境作業(yè)中，傳統(tǒng)的端到端成像技術對光場信息完整性要求極高，當受到干擾時極易引入噪聲，從而造成目標圖像信噪比降低。

因此，如何應對光的衰減現(xiàn)象，在強吸收散射的涉水環(huán)境中高效利用待測目標的多維信息并有效分析噪聲是亟待解決的問題。

突破與創(chuàng)新

在此研究中，李學龍教授帶領團隊提出了一種多偏振融合互監(jiān)督網(wǎng)絡（MPFNet）的關聯(lián)成像方法，可在多種散射環(huán)境下，利用噪聲調(diào)控技術高質(zhì)量重建目標圖像，為計算關聯(lián)成像的涉水成像裝備研發(fā)提供技術基礎。

在數(shù)據(jù)采集階段，該方法通過采集線偏振與圓偏振激光照明下待測目標透射或反射的一維光強信號，獲取待測目標的多偏振信息。

其中，線偏振信號可以有效濾除水下懸浮顆粒物的后向散射，圓偏振信號則能夠提供更穩(wěn)定的信號傳輸，減少由于散射引起的光場信息退化。

通過線偏振光和圓偏振光的融合，可以進一步提高目標回波信號獲取的完整性。

在數(shù)據(jù)分析階段，團隊設計了多分支融合架構，融合分析兩種偏振模式下采集信號的波動性，從而提高信息分析效率。

通過設計多分支空間通道交叉注意模塊，探究目標線偏振信息和圓偏振信息之間的關聯(lián)性，進而促進編碼器和解碼器之間多分支特征信息的融合。

協(xié)同融合目標線偏振與圓偏振信號，顯著提高了重建目標信息的保真度。

在網(wǎng)絡訓練階段，使用采集待測目標的多偏振信息作為標簽，進一步顯著提高該方法的泛化性。

MPFNet網(wǎng)絡充分結合了底層物理模型，將獲取的一維目標信號作為監(jiān)督標簽，避免了對預訓練的依賴。

通過在自由空間與涉水環(huán)境中的實驗驗證，MPFNet方法顯著提高了強動態(tài)散射介質(zhì)中的關聯(lián)成像效果。

通過三個關鍵創(chuàng)新，這項研究提升了圖像重建質(zhì)量，使其能夠在具有挑戰(zhàn)性的涉水環(huán)境中以低采樣率實現(xiàn)有效重建。

實驗結果證明，通過融合線偏振和圓偏振的目標信號，能夠利用噪聲調(diào)控算法高質(zhì)量重建不同散射介質(zhì)中的目標圖像，為深度學習輔助強動態(tài)散射介質(zhì)的關聯(lián)成像提供有效解決方案。

應用與展望

李學龍教授帶領團隊在“多偏振信息融合的水下關聯(lián)成像技術”的研究成果，顯著提高了光場的信息利用率，能在強動態(tài)散射條件下高質(zhì)量重建目標圖像，為水下探測與成像設備的研發(fā)奠定了堅實基礎，可應用于海洋科考、資源勘探、水下考古等多個領域。

盡管該技術目前主要是針對涉水環(huán)境提出的，但偏振成像技術本身在霧霾、逆光等復雜大氣條件下也有一定的應用潛力。其多偏振信息融合和信號處理的思路，為在大氣環(huán)境中克服類似的散射和干擾問題提供了借鑒和啟示，有望通過進一步的研究和改進，拓展到大氣光學探測領域，提高在霧霾、逆光等復雜大氣條件下的目標探測能力。