[发明专利]基于傅立叶变换的人工神经网络的多模光纤成像方法有效
| 申请号： | 202110288779.1 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112862081B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 陆文凯;王永浩 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N3/048 | 分类号： | G06N3/048;G06N3/08;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 黄家俊 |
| 地址： | 100084 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了属于计算机视觉技术领域的一种基于傅立叶变换的人工神经网络的多模光纤成像方法。基于多模光纤成像的物理模型，利用傅立叶变换将输入散斑图像转换到稀疏的K空间，之后利用单层人工神经网络将散斑图像在K域的稀疏表达重建为原始图像。该方法利用了图像在K空间中表达的稀疏性从而更好地提取了散斑图像中的信息，达到了很高的重建精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 傅立叶 变换 人工 神经网络 光纤 成像 方法 | ||
【主权项】：
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