【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种基于深度学习的末端集成成像方法、电子设备及介质。
技术介绍
1、超表面透镜，又称超构透镜（metalenses），是一种基于超表面技术的平面透镜结构，其在紧凑型成像、摄影、光探测和测距（lidar）以及虚拟现实/增强现实（vr/ar）应用具有的巨大潜力。它能够替代传统透镜组中的多个组件，实现相同的光学性能，同时大大减小系统的尺寸和重量。
2、对光学成像系统小型化和性能增强的不懈追求促使光学领域的研究人员不断探索对传统几何透镜技术的突破，一种将深紫外浸没光刻与晶圆级纳米压印光刻相结合生产出的高通量的大孔径金属透镜能够突破传统透镜的限制，进入紧凑、高效成像系统的时代。虽然金属透镜在聚焦效率、透镜直径和光谱带宽方面取得了显著的成效，但是源于元原子设计中固有的角色散，该透镜受到色差的影响显著。并且对于最理想的金属透镜，由于物理上限的存在，该透镜无法同时满足宽带工作和大直径。
3、随着现代光学技术的不断发展，研究者可以设计出由具有任意旋转角度的纳米结构阵列组成的pancharatnam-...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，包括步骤：使用包含有金属超透镜的金属成像系统获取真实场景中的图像，并将所述图像输入至图像恢复架构中，以获得恢复后的输出图像；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，所述金属成像系统包括依次排列的左旋圆偏振器、金属超透镜、右旋圆偏振器以及图像传感器；所述左旋圆偏振器和所述右旋圆偏振器被表示为仅将进入金属成像系统的光线生成左旋圆偏振光或右旋圆偏振光以传输到金属超透镜。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，所述左旋圆偏振器和所述右...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，包括步骤：使用包含有金属超透镜的金属成像系统获取真实场景中的图像，并将所述图像输入至图像恢复架构中，以获得恢复后的输出图像；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，所述金属成像系统包括依次排列的左旋圆偏振器、金属超透镜、右旋圆偏振器以及图像传感器；所述左旋圆偏振器和所述右旋圆偏振器被表示为仅将进入金属成像系统的光线生成左旋圆偏振光或右旋圆偏振光以传输到金属超透镜。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，所述左旋圆偏振器和所述右旋圆偏振器分别表示为线性偏振器和四分之一波片的堆叠。
4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，所述金属超透镜采用具有任意旋转角度的纳米板而使其成为基于pb相位原理的超透镜。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的末端集成成像方法，其特征在于，所述金属超透镜通过纳米压印光刻和原子层沉积制造得到。
6.根据权利要求2所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：浙江优众新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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