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一种基于深度学习求解高度非线性逆散射问题的实时成像方法.pdf

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本发明属于电磁成像技术领域,公开了一种基于深度学习求解高度非线性逆散射问题的实时成像方法,包括步骤1:利用FBE?CIE?I迭代方法对未知散射体进行初步重建,获取数据集;步骤2:利用步骤1得到的数据集训练U?net网络;步骤3:将U?net网络的输出作为GAN网络的输入,真实图像作为GAN网络的标签进行训练。本发明通过共轭梯度法和最小二乘法交替更新对比源和修改的对比度函数最小化损失函数。由于只需要使用少量的傅里叶基来获得对比源,反演计算成本大大降低。本发明仅需要经过较少地迭代次数,就可以有效地获得含有低频分量的初始图像。