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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种动态散射介质散射成像恢复方法及散斑数据采集装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115423711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211068695.8，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种动态散射介质散射成像恢复方法及散斑数据采集装置是由张希仁;李勇奇;程会;曾宏亮;杨立峰设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态散射介质散射成像恢复方法及散斑数据采集装置在说明书摘要公布了：本发明涉及计算光学成像领域和散射介质成像领域，提供了一种动态散射介质散射成像恢复方法及散斑数据采集装置，主旨在于能够对未知散射场景下的目标进行高保真的准确恢复，模型具有高泛化性和鲁棒性。主要方案包括采集在多个不同散射介质、不同散射介质位置及动态变化的散射介质情况下产生的散斑数据，且每个目标图像对应的散斑采集3张，以更好地学习到动态散射场景下的统计不变量；生成对抗网络搭建，包括生成器和判别器结构的设计；根据生成器和判别器功能的不同，设计合适的损失函数来约束和优化网络；生成对抗网络训练，并使用训练好的生成器预测生成未知散射场景下产生的散斑对应的目标图像，用于对目标的成像恢复。

本发明授权一种动态散射介质散射成像恢复方法及散斑数据采集装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的动态散射介质散射成像恢复方法，其特征在于，包括： 步骤1、CelebA人脸数据集和Mnist手写数据集作为目标图像，并将其加载到空间光调制器，目标图通过光场调制后投射到散射介质； 步骤2、采集旋转的散射介质在动态变化的散射情况下产生的散斑数据，并将采集到的散斑数据和对应的目标图像分别作为生成对抗网络的训练数据和真实标签； 步骤3、生成对抗网络结构搭建： 步骤3.1、生成对抗网络由生成器和判别器构成； 步骤3.2、生成器以U-net网络为基础，构建多输入单输出网络模型；其输入为同一目标图在动态散射介质情况下产生的3张散斑图、和，输出为生成器重建图像； 步骤3.3、判别器由卷积神经网络构成，其输入具有两个通道，一个通道输入生成器重建的图像，另一个通过输入对应的真实目标图像；判别器的输出也为两个通道，分别表示对图像和真实目标图像的判别结果，是一个特征判别矩阵； 对于真实目标图像，期望判别器的特征矩阵判别为“1”，对于生成器重建的图像，期望判别器的特征矩阵判别为“0”； 步骤4、利用步骤2获得的训练数据和真实标签对对抗网络进行训练，得到训练好的生成器，并利用训练好的生成器对未知散射场景下产生的散斑进行散斑恢复； 生成对抗网络模型的损失函数设计步骤包括： 生成对抗网络损失构成：生成对抗网络的损失函数由生成器损失和判别器损失组成，可利用公式1表示： 1 根据式2设计生成器的目标损失函数， 2 式2中，、分别表示图片的行数和列数，表示预测的图片，表示目标图片，表示对图片灰度值取均值， 根据式3设计判别器的目标损失函数， 3 式3中，、分别表示图片的行数和列数，表示判别器对生成器生成图片的预测矩阵，表示生成器生成图片对应的期望矩阵，该期望矩阵为“0”矩阵，表示判别器对目标图片的预测矩阵，表示目标图片对应的期望矩阵，该期望矩阵为“1”矩阵。

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