耿子涵/刘飞/陈沐谷等Light | 让单像素“看清”复杂环境

背景：单像素成像技术因其无需阵列传感器、宽波段探测等优势在多个领域具有应用前景，但实际环境中存在光源波动、模糊、抖动及探测噪声等多重退化因素，严重影响成像质量与稳定性。研究目的：针对复杂环境下单像素成像的多重退化问题，研究团队提出一种综合退化物理模型和补偿方案，通过物理一致退化建模与结构化训练，克服多重干扰，实现低采样率和强干扰下的高质量图像重建。结论：该方法在复杂退化条件下显著优于现有深度学习方法，提升了单像素成像的鲁棒性和成像质量，为生命科学、工业检测和遥感测绘等领域的应用提供了可行的技术基础。