BAIR：基于信息驱动的成像系统设计

BAIR 提出一种基于互信息评估与优化成像系统设计的框架，仅利用含噪测量值和噪声物理模型即可直接量化硬件的信息量。该成果在 NeurIPS 2025 发表，并在彩色摄影、射电天文学、无透镜成像和显微镜四个领域验证了对下游性能的预测能力。其实验优化效果媲美 SOTA 端到端方法，且所需内存和算力更少，无需针对特定任务设计解码器。