一种基于深度学习的散斑频谱信息重建方法及装置

本发明公开了一种基于深度学习的散斑频谱信息重建方法及装置，其方法包括以下步骤：步骤S1、建立物像与散斑图像频谱的训练数据集；步骤S2、基于卷积神经网络对训练数据集进行学习，得到训练完成的神经网络模型；步骤S3、获取待测目标的散斑图像频谱并输入至神经网络模型，得到待测目标的重建物像。本发明基于深度学习技术建立探测器信息和目标之间的关联关系，对目标像进行重构，实现无透镜散斑成像的目的。