DIGC

一、GIDC 显著提升重建质量，解决传统 DGI 的噪声与模糊问题

从图中 “DGI” 与 “GIDC” 的重建结果对比（如字符 “王”、图案细节）可直接观察到：

1. 传统 DGI 的局限性： 图中 DGI 重建结果存在明显噪声（背景杂点多）、边缘模糊（如字符笔画边缘不清晰），甚至细节丢失（如小尺寸图案难以分辨）。这与论文指出的 “DGI 依赖大量采样（β≥100%），低采样下（如 β<25%）因信息不足导致重建质量差” 完全一致（论文 Fig.2b/c 中 DGI 在 256 次测量（β=6.25%）时几乎无法识别目标）。
2. GIDC 的重建优势： 同一图中 GIDC 的重建结果背景干净、边缘锐利（如 “王” 字的横画、竖画清晰可辨），细节保留完整（如小尺寸图案的纹理未丢失）。这验证了论文的核心设计 ——未训练 DNN（DIP）的图像先验 + GI 物理模型约束：DNN 的天然图像偏置（偏好自然图像结构）抑制噪声，物理模型（桶信号匹配）保证重建结果符合成像原理，而非无意义的 “过度拟合噪声”（论文 Table 1 中 GIDC 的 SSIM 值普遍 > 0.8，远高于 DGI 的 < 0.2）。

二、GIDC 在低采样率下仍有效，突破传统 GI 的 “采样率 - 分辨率” 悖论

你生成的图中若存在 “低测量次数”（如 256/512 次测量，对应 β=6.25%/12.5%）的场景，可进一步验证：

1. 传统方法的采样率瓶颈： 论文指出，DGI 需至少 N 次测量（β=100%，Nyquist 采样）才能勉强重建，GISC 虽能降低采样率（β≈25%），但低采样下（β<12.5%）会出现严重伪影（论文 Fig.2b 左列）。若你图中 DGI 在低采样下几乎无法识别目标，正印证了这一局限。
2. GIDC 的低采样优势： 图中 GIDC 在相同低采样条件下仍能清晰重建目标（如 “王” 字无明显噪声），与论文结论一致 ——GIDC 可在β 低至 6.25%（256 次测量，64×64 像素）时实现高保真重建（论文 Fig.2b 中 GIDC 的 Avg. SSIM 达 0.72，而 DGI 仅 0.11）。这一优势源于 “未训练 DNN 补充缺失信息”：无需依赖大量采样，DNN 的图像先验可补偿低采样下的信息缺口，打破传统 GI “高采样率才能保质量” 的悖论。

三、pred_y 与 real_y 的一致性，验证物理模型约束的有效性

图中 “pred_y”（GIDC 预测的桶信号）与 “real_y”（真实桶信号）的重合度（或趋势一致性），直接反映论文的核心创新 —— 物理模型嵌入的必要性：

1. 传统 DNN 的局限性： 论文批评传统 GIDL（基于训练的深度 GI）仅拟合 “输入 - 输出图像对”，忽略 GI 成像物理原理，导致输出可能不符合桶信号与照明图案的相关性（论文 Fig.4 中 GIDL 在非训练集目标上重建失败）。
2. GIDC 的物理约束价值： 若你图中 pred_y 与 real_y 的波形 / 数值高度接近，说明 GIDC 的损失函数（最小化 “预测桶信号 - 真实桶信号” 的 MSE）有效迫使网络输出符合 GI 成像物理规律（即\(I_m \propto \sum H_m \cdot O\)，论文 Eq.4）。这种 “物理约束” 避免了 DNN 无意义的 “艺术化拟合”，让重建结果兼具 “视觉质量” 与 “物理可解释性”—— 这也是论文强调 GIDC “可解释性优于纯数据驱动方法” 的关键证据。

四、GIDC 突破传统 GI 的分辨率极限，实现远场超分辨

结合论文中 USAF 分辨率靶标实验（Fig.3）与你图中细节对比，可进一步推导：

1. 传统方法的分辨率瓶颈： 论文指出，GI 的分辨率理论上受限于散斑颗粒尺寸（衍射极限），DGI 无法分辨线宽小于散斑尺寸的细节（如论文中 DGI 无法分辨 USAF Group 0 Element 5，线宽 629.96 μm），GISC 仅能小幅突破（分辨 500 μm 线宽）。若你图中 DGI 对 “王” 字的细微笔画（如横画间距）模糊，正符合这一局限。
2. GIDC 的超分辨能力： 图中 GIDC 能清晰分辨 DGI/GISC 无法识别的细节（如字符的小缺口、细线条），与论文结论一致 ——GIDC 可将分辨率提升约1.93 倍（从 683.59 μm 降至 353.55 μm，突破衍射极限）。核心原因是：GIDC 通过 DNN 挖掘 “散斑照明编码的高频信息”（论文 Discussion 部分），而传统方法无法解码低采样下压缩在 1D 桶信号中的高频成分。

总结：GIDC 的核心价值（结合图与论文）

你生成的三张图本质是论文 “物理模型 + 未训练 DNN” 框架的视觉化验证，最终证明： GIDC 在 “远场鬼成像” 场景中，同时解决了传统方法的三大痛点 ——①低采样下重建质量差（DGI）、②依赖训练集泛化差（GIDL）、③分辨率受衍射限制（DGI/GISC）；且通过 pred_y 与 real_y 的一致性，验证了其 “物理可解释性”（非黑箱模型）。这一方法特别适用于低采样、远场、无训练数据的场景（如遥感无人机成像、低光生物成像），为鬼成像的实用化提供了新路径。