A imageamento sem lente é afetada pelo ruído de imagens gêmeas no holograma coaxial, enfrentando constantemente problemas de baixa relação sinal-ruído na reconstrução e baixa resolução de imagem. Para resolver esse problema, este artigo propõe um método de imageamento sem lente baseado em um modelo generativo de correspondência fracionária. Na fase de treinamento, é adicionado lentamente ruído gaussiano à distribuição de dados por meio de uma equação diferencial estocástica contínua (SDE), então é treinada uma função fracionária relacionada ao tempo contínuo com correspondência de remoção de ruído para resolver a SDE inversa e gerar amostras-alvo. Na fase de teste, utiliza-se uma única placa de zonas de Fresnel como máscara para realizar modulação codificada sem lente sob iluminação incoerente, então a reconstrução da imagem é realizada por atualização alternada usando o método predição-correção entre o resolvedor numérico SDE e as etapas de termo de fidelidade de dados. Os resultados da validação nos conjuntos de dados LSUN-bedroom e LSUN-church mostram que o algoritmo proposto pode eliminar efetivamente o ruído de imagens gêmeas, atingindo uma relação sinal-ruído de pico de 25,23 dB e uma similaridade estrutural de 0,65. Em comparação com os resultados tradicionais de imageamento sem lente baseados em retropropagação e compressão sensorial, a relação sinal-ruído melhorou em 17,49 dB e 7,16 dB respectivamente, e a similaridade estrutural aumentou em 0,42 e 0,35, alcançando assim uma melhoria eficaz na qualidade da reconstrução da imagem.

imageamento sem lente; imageamento codificado; modelo generativo; reconstrução de imagem