[发明专利]基于CNN的纹影法强激光远场焦斑测量图像去噪方法在审
| 申请号： | 202010751208.2 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN112001956A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 王拯洲;谭萌;段亚轩;王力;李刚;弋东驰;魏际同 | 申请（专利权）人： | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 主分类号： | G06T7/40 | 分类号： | G06T7/40;G06T5/00;G06N3/04;G06F17/11 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 胡乐 |
| 地址： | 710119 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的纹影法强激光远场焦斑测量图像去噪方法。该方法在分析远场焦斑测量CCD图像的噪声特点基础上，将基于卷积神经网络的去噪算法(DnCNN)引入主瓣和旁瓣CCD图像去噪处理中，能够有效去除主瓣和旁瓣CCD图像不同级别(0‑75dB)的噪声。使用DnCNN算法去噪后的主瓣和旁瓣图像进行焦斑重构，降低了纹影法测量远场焦斑主瓣图像光强大倍率放大而导致噪声同比例放大的问题，提高了基于纹影的高动态范围远场焦斑测量的可信度。本发明对DnCNN算法还作了重要的改进，使其适用于对不同灰度级别(12位或者16位)、不同噪声级别(0～75dB)图像去噪处理，以满足远场焦斑测量实验的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 纹影法强 激光 远场焦斑 测量 图像 方法 | ||
【主权项】：
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