基于信息量的成像系统设计：NeurIPS 2025 论文提出用互信息评估与优化成像系统

加州大学伯克利分校团队提出直接以互信息为指标评估与优化成像系统，用互信息减去已知噪声物理带来的不确定性得到信息量上限，据此设计系统无需任务专用解码器。在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微成像四个领域，该指标均能预测下游解码性能，优化所得设计匹配端到端方法且内存与算力需求更低。