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基于深度学习的波带片编码孔径成像方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的波带片编码孔径成像方法及装置,其中,该方法包括:设计波带片编码孔径成像系统中的掩膜板图案;通过光学仿真计算点光源照明下的波带片编码孔径成像系统的脉冲响应函数;将图像集内的图片和脉冲响应函数进行计算得到图像集内的图片对应的编码图像;利用图像集内的图片和对应的编码图像对深度神经网络进行训练,通过训练后的深度神经网络对物体进行波带片编码孔径成像。该方法根据波带片编码成像技术,将入射光编码成同轴全息图的图样,利用深度神经网络对编码图像进行解码,消除了孪生像和衍射效应的干扰,提高了成像系统的实用性。

著录项

  • 公开/公告号CN111415303A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN202010092351.5

  • 发明设计人 曹良才;吴佳琛;

    申请日2020-02-14

  • 分类号

  • 代理机构北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人王艳斌

  • 地址 100084 北京市海淀区清华园

  • 入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20200214

    实质审查的生效

  • 2020-07-14

    公开

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