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物体，当图像重构算法中的补偿速度和物体运动速度越接近，成像质量越高。因此以图像质量为判据，可以估计物体的运动速度，然后再以物体运动速度为先验信息，可以再物体运动过程中逐渐获得物体图像（见图3）。运动物体的位置比图像信息量少，可以更快、更容易获得。因此，在不同时刻通过少量采样获得物体模糊的图像，通过计算不同时刻图像之间的互相关，可以得到对应时刻物体的位移。然后将位移用于图像重构，在物体运动过程中逐渐获得了物体的清晰图像（见图4）。该方法对旋转运动的物体同样有效。此外，将深度学习与该方法结合，可以进一步提升关联成像对运动物体的追踪成像能力。图4基于时域相关的运动物体关联成像结果（a）不同位置的物体 ...
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