终检评审通过 创新训练 510电子与通信技术 智能硬件校级

本项目旨在通过深度学习，改善低成本光学仪器的分辨率，达到低成本光学仪器超分辨的目的。 目前市场上高分辨率光学仪器十分昂贵，难以普及，而传统的图像超分辨技术在进行插值时缺乏足够可靠的依据，在对精度要求较高的工业，医疗等领域达不到足够的可信度。 本项目的核心思路在于通过搭建深度学习框架，让低成本光学仪器得到的图像向更加高级的光学仪器得到的图像进行“学习”，当模型训练完毕后，单独使用低成本光学仪器得到的图像通过系统，将得到更高分辨率的图像，由于此时系统使用的插值算法是“学习”得到的，插值的可靠程度大大提高。 本项目最终目标是通过深度学习得到可靠的光学图像超分辨算法，并应用于显微镜成像和红外热成像两个光学成像领域，极大降低获取高清晰度光学图像的成本，最终产品化的目标是完成手机高清显微镜和手机高清热成像仪两个产品。