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Digital holography
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新理论与算法推动相干成像技术发展
研究人员为多视角相干成像（一种用于数字全息和合成孔径雷达等应用的技术）开发了新的理论框架和算法。该论文首次在深度图像先验假设下，为最大似然估计器的均方误差（MSE）提供了理论上限。所提出的算法通过结合牛顿-舒尔茨算法进行矩阵求逆以及采用装袋策略来减少投影误差，从而提高了性能，并取得了最先进的结果。
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新理论探索用于成像散斑噪声的深度学习
研究人员开发了一种基于极大极小理论的似然性深度学习方法，以解决合成孔径雷达和光学相干断层扫描等成像模态中的散斑噪声问题。该新框架能够处理乘性散斑噪声和加性高斯噪声，并兼容低维和稀疏高维特征。研究建立了有限样本上界，并推导了极大极小下界，表明与仅含加性高斯噪声的模型相比，估计的内在难度基本未变。