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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利低采样率下的计算鬼成像重建方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119205950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411208894.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权低采样率下的计算鬼成像重建方法、装置、设备及介质是由何家峰;梁家源设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本低采样率下的计算鬼成像重建方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及低采样率下的计算鬼成像重建方法、装置、设备及介质，方法包括：随机初始化生成照明散斑并加载到空间光调制器中以控制激光照射的光场，激光照射空间光调制器以确定调制后的光束，将调制后的光束照射至目标物体并经过一个或多个介质后，由桶探测器捕获经过目标物体后的光强值；将光强值输入至第二视觉转换器模型中，采用自监督的方法进行训练，以确定优化后的照明散斑，将优化后的照明散斑重新加载至所述空间光调制器，以重新调制激光照射的光场，直至改进的视觉转换器神经网络达到收敛状态；将优化后的照明散斑的光强值输入至第二视觉转换器模型中，确定目标物体的重建图像。本申请能够显著提高低采样率下的计算鬼成像重建图片质量。

本发明授权低采样率下的计算鬼成像重建方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种低采样率下的计算鬼成像重建方法，其特征在于，包括： 响应低采样率下的计算鬼成像重建指令，随机初始化生成照明散斑并加载到空间光调制器中以控制激光照射的光场，激光照射所述空间光调制器以确定调制后的光束，将所述调制后的光束照射至目标物体并经过一个或多个介质后，由桶探测器捕获经过目标物体后的光强值； 在预设的第一视觉转换器模型中添加编码器、瓶颈层以及解码器，将坐标注意力机制融合到所述第一视觉转换器模型的每一个视觉转换器块中，将多个尺度的深度卷积融合到所述第一视觉转换器模型的前馈网络中，以构建第二视觉转换器模型； 将所述光强值输入至所述第二视觉转换器模型中，并采用自监督的方法进行训练，以确定优化后的照明散斑，将所述优化后的照明散斑重新加载至所述空间光调制器，以重新调制激光照射的光场，直至所述第二视觉转换器模型达到收敛状态； 将所述优化后的照明散斑相对应的光强值输入至已训练至收敛状态的第二视觉转换器模型中，确定目标物体的重建图像，以完成低采样率下的计算鬼成像重建。

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