[发明专利]一种基于深度学习的相位展开方法在审
| 申请号： | 202010557204.0 | 申请日： | 2020-06-18 |
| 公开（公告）号： | CN111523618A | 公开（公告）日： | 2020-08-11 |
| 发明（设计）人： | 左超;张晓磊;沈德同 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学智能计算成像研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T17/00;G06N3/04;G06N3/08;G01B11/25 |
| 代理公司： | 北京翔瓯知识产权代理有限公司 11480 | 代理人： | 向维登 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市建邺*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的相位展开方法，首先生成仿真数据来作为网络训练的训练集，通过相机采集被条纹编码的图片并使用相移轮廓术求解包裹相位，以此作为验证集。通过已搭建的全连接神经网络进行训练，训练完成后的模型可进行逐像素的条纹级次预测。本发明能够从两张包裹相位图中提取绝对相位信息，不但克服了相位展开效率低的缺陷，而且显著减少了模型训练时间，可适用于小型化快速三维成像系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 相位 展开 方法 | ||
【主权项】：
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