基于机器学习的散射介质成像方法及系统

本发明提供了一种基于机器学习的散射介质成像方法及系统，包括：散斑分类步骤：对于测量到的未知物体对应的散斑，先基于已知的散斑和物体来对未知散斑进行分类，得到分类结果；图像重建步骤：根据得到的分类结果，选取对应类别的已知的散斑和物体去学习散射介质对应的逆散射函数，然后再根据逆散射函数对未知散斑进行未知物体的图像重建，实现散射介质成像。本发明改善了散射介质存在情况下的成像精度及效率，在提升效率的同时保证成像精度。
上海交通大学
刘兴钊 | 陈卉 | 高叶盛