伯克利团队提出基于信息量的成像系统设计框架

加州大学伯克利分校团队提出一套按信息量直接评估与优化成像系统的框架，利用测量数据与已知噪声模型估计互信息，可预测解码器性能。在 NeurIPS 2025 论文中，该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像与显微成像四个领域验证有效，优化后的设计可媲美端到端 SOTA 方法，且所需内存与算力更少、无需任务专用解码器。