[发明专利]一种基于MSE选优的相位恢复改进算法

说明书

本发明公开了一种基于MSE选优的相位恢复改进算法，包括如下步骤：A1、以随机傅里叶相位作为输入，获取相位恢复算法的重建结果，并计算重建结果的傅里叶幅值与目标物初始傅里叶幅值之间的均方误差；A2、以多个不同的随机傅里叶相位作为输入重复步骤A1，得到相应的多个重建结果及相应的多个均方误差；A3、以所述均方误差作为重建结果优劣的评判指标，从多个所述重建结果中选择最优的重建结果作为最终的输出，实现目标物的相位恢复。本发明可以实现稳定的相位恢复。

技术领域

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，尤其是涉及一种基于MSE选优的相位恢复改进算法。

背景技术

传统的相位恢复算法，用于在目标物的傅里叶幅值已知而傅里叶相位未知的情况下，以随机相位作为目标物傅里叶相位的初始猜测，迭代恢复目标物真实的傅里叶相位及重建目标物空域分布。但由于初始相位猜测的随机性，传统相位恢复算法重建的目标物空域分布及恢复的目标物真实傅里叶相位存在很大的不稳定性，这导致很难从单次的相位恢复结果中获取准确有效的目标物空域信息，限制了传统相位恢复算法的可适用性。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日前已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于MSE选优的相位恢复改进算法，通过计算传统相位恢复算法重建结果与目标物傅里叶幅值之间的均方误差(MSE)，并以MSE作为重建结果优劣的评判指标，从多个不同随机相位作为输入的重建结果中选取最优的重建结果，以实现稳定的相位恢复与目标物重建。

为达上述目的，本发明提出以下技术方案：

一种基于MSE选优的相位恢复改进算法，包括如下步骤：

A1、以随机傅里叶相位作为输入，获取相位恢复算法的重建结果，并计算重建结果的傅里叶幅值与目标物初始傅里叶幅值之间的均方误差；

A2、以多个不同的随机傅里叶相位作为输入重复步骤A1，得到相应的多个重建结果及相应的多个均方误差；

A3、以所述均方误差作为重建结果优劣的评判指标，从多个所述重建结果中选择最优的重建结果作为最终的输出，实现目标物的相位恢复。

本发明的有益效果是：以多个不同的随机傅里叶相位作为输入重建目标物的空域分布，并以重建的傅里叶幅值与初始傅里叶幅值之间的均方误差作为重建结果优劣的评判指标，以选出最优的重建结果作为算法输出，最终可以实现稳定的相位恢复与目标物重建。

更进一步地，步骤A1中，在已知目标物的初始傅里叶幅值的前提下，以一随机的傅里叶相位作为相位初始猜测，执行相位恢复算法，迭代重建目标物的空域分布，得到所述重建结果。

更进一步地，步骤A1中，在已知目标物的初始傅里叶幅值|F(O)|的情况下，以随机傅里叶相位θ_m作为相位初始猜测，迭代重建目标物的空域分布O_m，即得到重建结果；并针对重建结果O_m，计算重建结果的傅里叶幅值|F(O_m)|与目标物的初始傅里叶幅值|F(O)|之间的均方误差

其中，(x,y)表示目标物傅里叶域的二维坐标分布；H、V分别表示目标物傅里叶域的二维坐标的最大范围。

更进一步地，步骤A1中，对重建结果O_m进行傅里叶变换再取模，得到重建结果的傅里叶幅值|F(O_m)|。

更进一步地，步骤A3中以所述均方误差作为重建结果优劣的评判指标，从多个所述重建结果中选择最优的重建结果包括：选择所述均方误差最小的重建结果作为最终的输出。