混合噪声的matlab代码-PENonLocal:这是“具有非本地神经网络的光子有效3D成像（ECCV2020）”的官方代码。

混合噪声的matlab代码 ECCV2020 [聚焦] ，，，， 目录 1.简介 光子有效成像已使许多应用依靠单光子传感器实现，这些传感器可以捕获每像素少一个光子的3D图像。 然而，实际上，低光子数的测量通常会混有沉重的背景噪声，这对现有的计算重建算法构成了巨大挑战。 在本文中，我们首先分析了空间和时间维度的长期相关性。 然后，我们通过利用远程相关性提出了一种用于深度重建的非局部神经网络。 所提出的网络甚至在低至1个光子/像素（和0.01）的光子计数（以及信噪比，SBR）下也能实现体面的重建保真度，这大大超过了现有技术。 而且，我们经过模拟数据训练的非本地网络可以很好地推广到不同的现实世界成像系统，这可以在光通量严格限制的挑战性场景中扩展光子有效成像的应用范围。 2.引文 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用以下内容： 3.安装 A.环境 该代码是在Ubuntu 16.04上使用python 3.6和Pytorch 1.0开发的。 培训和测试需要NVIDIA 1080Ti GPU。 B.要求 pip install -r requirements.txt 4.数据生成 A.生成培