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极弱光成像在众多科学研究与工业应用中具有关键作用。然而，随机探测噪声及探测器本身的固有缺陷会严重降低成像质量。该研究团队提出一种用于单光子单像素成像的物理引导深度学习框架。通过对成像过程中多源噪声的精确建模，所提出的物理噪声先验模型能够准确还原单光子事件的物理响应过程。基于此模型构建大规模训练数据集，驱动深度神经网络实现高质量成像，将U-Net成像结果的峰值信噪比提升了10 dB以上，结构相似性提高了0.2以上。上述成果为单像素成像在极弱光场景下的实际应用奠定了基础。
该研究工作以"Physics-guided deep learning for enhanced single-photon single-pixel imaging"为题发表于国际知名期刊《Photonics Research》上，并被选为封面文章。太原理工大学肖连团教授、卞耀兴副教授为该文章的共同通讯作者，宋恺、刘洪瑞为该文章的共同第一作者。
Physics-guided deep learning for enhanced single-photon single-pixel imaging. Kai Song, Hongrui Liu, Yaoxing Bian*, Dong Wang, Jianyong Hu, Shijun Zhao, Zijuan Zhao and Liantuan Xiao*. Photonics Research
https://www.researching.cn/articles/OJcd6f823317ca5592
肖连团 教授
肖连团，太原理工大学教授，博士生导师，教育部CJ学者特聘教授，国家重点研发计划首席科学家，中国光学学会会士，教育部创新团队带头人，国家百千万人才工程人选，国务院政府特殊津贴专家。兼任山西大学量子光学与光量子器件国家重点实验室副主任。主持承担国家重点研发计划、国家重大科研仪器研制项目等。在Nature Physics、Light: Science & Applications、Nature Communications、Physical Review Letters、Nano Letters等发表学术论文180余篇，获国家/国际发明专利授权30余项。研究成果入选中国高等学校十大科技进展和中国光学十大社会影响力事件（Light 10），获教育部技术发明一等奖。
卞耀兴 副教授
卞耀兴，太原理工大学副教授，主要从事单光子、单像素成像、随机激光的光场调控及应用研究。在Advanced Photonics、Laser & Photonics Reviews、Photonics Research、Advanced Photonics Nexus等期刊发表SCI论文30余篇，授权发明专利10项，主持国家自然科学基金项目2项，省部级项目1项目。
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