ISDM: 基于生成扩散模型的散射介质成像重建技术报告散射介质成像是一项具有重大科学意义和广泛应用前景的技术挑战。当光波通过散射介质（如雾、生物组织、磨砂玻璃等）时，会发生多重散射现象，导致原始图像信息被严重破坏，形成随机散斑图样。本研究探讨了一种基于生成扩散模型的散射介质成像重建方法（ISDM），通过训练深度神经网络学习图像的分数函数，利用反向扩散采样过程从散斑图像中恢复原始目标图像。该方法采用方差爆炸随机微分方程（VESDE）建模前向扩散过程，使用NCSN++网络架构估计分数函数，结合预测-校正采样策略和数据一致性约束实现高质量图像重建。实验结果表明，与