[发明专利]基于卷积神经网络的相位信息提取方法、存储介质及设备有效
| 申请号： | 202010778712.1 | 申请日： | 2020-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN112116616B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 李兵;赵卓;路嘉晟;康晓清;刘桐坤 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T5/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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卷积神经网络的相位信息提取方法、存储介质及设备，构建Hypercolumns卷积神经网络模型，对干涉条纹图像进行分析并预测得到与其对应的相位数据；分别利用正弦/余弦形数据集、二次曲面数据集、波浪形数据集和自由曲面数据集四种不同的数学函数生成样本集中相位数据，然后通过干涉条纹图像光强分布公式得到与相位数据对应的干涉图像，等分生成样本后共同构成训练集中N组数据与验证集中M组数据；然后基于生成的所有样本数据，对Hypercolumns卷积神经网络模型进行训练；采用多项式三维曲面拟合方法消除Hypercolumns卷积神经网络初始预测结果的局部误差，实现相位提取结果优化。本发明处理速度快，相位提取精度高，且可实现单帧干涉图相位提取功能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 相位 信息 提取 方法 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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