一种基于深度学习算法的被动非视域成像方法及其系统

本发明公开了一种基于深度学习算法的被动非视域成像方法及其系统，属于非视域成像技术领域。利用摄像设备固定拍摄光斑图像，并通过采集光斑图像中的光斑状况搭建光斑数据集；通过全彩摄像机获取投影图像和目标图像，结合传感器采集多角度或视点的投影图像利用编码器和解码器搭建自动编码架构，对目标图像进行流形嵌入，提取目标图像的潜在信息得到目标图像潜在代码，并配合卷积神经网络对图像特征编码与解码，搭建图像训练模型，优化传输模块将投影图像映射至潜在空间，利用最优传输OT理论对投影图像的图像映射优化，通过多轮训练优化超参数，对训练模型进行优化得到优化模型。本发明在复杂的非视距场景下表现出了优越的鲁棒性与效果。