基于模拟退火 Ising 求解器的计算压缩成像重建

研究者提出一种物理驱动的重建框架，将成像逆问题建模为 Ising 模型，通过非冯·诺依曼 Ising 机器向哈密顿量基态自演化直接恢复目标物体。他们用基于模拟退火的 Ising 求解器在单像素成像与无透镜漫射相机上完成概念验证，采样率为 1% 至 25%。引入前景稀疏约束和平滑约束后，重建质量与主流算法相当甚至更优，有望大幅降低逆重建的电子计算负担。