强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法

摘要

针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法.利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息.该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考.对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40％降低为5.26％,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.