[发明专利]基于深度学习的波带片编码孔径成像方法及装置有效
| 申请号： | 202010092351.5 | 申请日： | 2020-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN111415303B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 曹良才;吴佳琛 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08;G01J3/28;G01J3/02 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的波带片编码孔径成像方法及装置，其中，该方法包括：设计波带片编码孔径成像系统中的掩膜板图案；通过光学仿真计算点光源照明下的波带片编码孔径成像系统的脉冲响应函数；将图像集内的图片和脉冲响应函数进行计算得到图像集内的图片对应的编码图像；利用图像集内的图片和对应的编码图像对深度神经网络进行训练，通过训练后的深度神经网络对物体进行波带片编码孔径成像。该方法根据波带片编码成像技术，将入射光编码成同轴全息图的图样，利用深度神经网络对编码图像进行解码，消除了孪生像和衍射效应的干扰，提高了成像系统的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 波带片 编码 孔径 成像 方法 装置 | ||
【主权项】：
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