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一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法

摘要

本发明是一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法。本发明涉及数字全息术或干涉术技术领域,搭建同轴相移干涉系统;采集一系列样品随机相移干涉图;解调相位,获取样品真实相位解调图;裁剪后,构建由随机相移干涉图和真实相位解调图组成的样品数据集;设计基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架;训练好的基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架模型;恢复样品免解包相位信息。该方法优势在于,只需要输入单帧随机相移干涉图,可快速精确地输出对应的样品免解包相位。本发明相位提取速度快、精度高且无需相位解包裹,提高了相位成像效率,具有广泛的实用价值与应用前景。

著录项

  • 公开/公告号CN112036415A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州机电职业技术学院;

    申请/专利号CN202010811927.9

  • 申请日2020-08-13

  • 分类号G06K9/42(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01D5/353(20060101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘景祥

  • 地址 213164 江苏省常州市武进区鸣新中路26号

  • 入库时间 2023-06-19 09:06:00

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