[发明专利]基于深度学习的伽马非线性误差矫正方法有效
| 申请号： | 202010695724.8 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111829458B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 张晓磊;左超;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： | G01B11/25 | 分类号： | G01B11/25;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 本发明公开为一种基于深度学习的伽马非线性误差矫正方法，其大致流程为：建立了一个基于卷积神经网络的模型；经训练后，得到计算相位的分子分母项；将这两项带入反正切函数计算得到物体的相位。本发明与与多步相移法相比，大量减少采图数量，减少采图耗时，减小计算量；与傅里叶变换等数学变换方式相比，没有大量且复杂的运算，计算成本低，速度快；与标定伽马值的方法比，无需标定等复杂操作。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 非线性 误差 矫正 方法 | ||
【主权项】：
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