[发明专利]一种基于残差自编码神经网络的相位数据解包裹方法有效
| 申请号： | 202010252163.4 | 申请日： | 2020-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN111461224B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 李兵;赵卓;康晓清;路嘉晟;刘桐坤 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/82 | 分类号： | G06V10/82;G06V10/764;G06V10/774;G06T7/62;G06N3/04;G01B11/24 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差自编码神经网络的相位数据解包裹方法，读取生成的实验数据，将相位数据解包裹任务视为一种多分类问题，建立残差自编码神经网络；采用Zernike多项式生成模拟初始相位数据集，对模拟初始相位数据集进行包裹处理，对残差自编码神经网络进行训练；对训练后的网络模型进行评估，如果满足预设精度要求，则通过残差自编码神经网络对包裹相位进行预测分类，得到与之对应的包裹倍数分布图，利用二维中值滤波器对结果进行处理得到去噪的包裹倍数分布图；将相位包裹倍数分布图与包裹的相位数据和待测数据Xtrest进行求和运算得到最终的解包裹相位结果，表征待测对象的表面轮廓的起伏信息。本发明可实现各种自由曲面相位数据的解包裹运算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码 神经网络 相位 数据 包裹 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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