基于混合神经网络模型的红外单像素成像方法及装置

本发明涉及光学成像和深度学习技术领域，提出了基于混合神经网络模型的红外单像素成像方法及装置，包括如下步骤：根据训练得到的二值编码图案，获取与待成像目标对应的一维欠采样红外单像素探测信号；将获取的红外单像素探测信号输入至训练后的基于CNN‑Mamba混合神经网络模型，得到成像目标的重构图像；所述基于CNN‑Mamba混合神经网络模型包括CNN基的编码器，Mamba基的解码器，以及多尺度注意力融合模块。本发明的模型能够在欠采样的情况下实现高质量、高效率和高鲁棒性的红外单像素成像，解决了现有重构方法存在的重构质量和效率不高的问题。