BAIR 提出 IDEAL：以互信息驱动成像系统设计

BAIR 在 NeurIPS 2025 论文中提出基于互信息的成像系统评估与优化框架 IDEAL，仅用带噪测量和噪声模型即可量化测量对物体的区分能力。该方法在彩色摄影、射电天文、无透镜成像与显微成像四个领域验证了信息估计对解码性能的预测能力，IDEAL 优化出的滤色片设计在信息量与重建质量上匹配端到端优化，同时减少内存与算力开销且无需任务专用解码器。