基于神经压缩自编码的红外超分辨成像方法及系统

本发明公开了一种基于神经压缩自编码的红外超分辨成像方法及系统，在训练阶段，根据压缩感知理论将物理成像过程建模为光学退化编码器，通过引入可学习的二值化掩码结合模糊操作，模拟压缩感知的稀疏编码过程从而获取输入图像的稀疏表示；采用基于CNN的超分辨率解码器将稀疏表示恢复成高分辨率图像；在推理阶段光学退化编码器被真实采样过程代替，优化后的二值化掩码作为空间光调制器中设定的mask，最终投射到传感器所采集的图像上去；训练好的CNN模型也将被保存下来，用于对真实捕获的编码图像进行超分辨任务。本发明为低分辨率红外图像的超分辨率重建提供了一种高效、可靠的解决方案。