[发明专利]基于四象限离散相位调制的单远场型深度学习波前复原方法在审
| 申请号： | 202011030900.2 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112197876A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 邱学晶;赵旺;杨超;王帅;许冰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G01J9/00 | 分类号： | G01J9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于四象限离散相位调制的单远场型深度学习波前复原方法。深度学习可自提取图像深层特征，具有强大的非线性拟合能力，可被用于拟合远场光强分布到波前像差信息的映射。在傅立叶光学中，远场光强分布等于入射波前复振幅傅立叶变换的模平方，单个远场光强分布可对应多个不同的入射波前。在监督学习中，这相当于一个样本对应多个标签，是一种病态的映射。本发明设计了一种结构简单、光能利用率高、实时性好、复原精度高的焦面波前复原传感器，引入四象限离散相位调制克服了波前复原中单一远场对应多个入射波前的多解问题，并利用深度学习准确拟合调制后的远场光强分布与入射波前的映射关系，实现单帧焦面光强图像的高精度快速波前复原。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 象限 离散 相位 调制 单远场型 深度 学习 复原 方法 | ||
【主权项】：
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