[发明专利]基于卷积神经网络的相位去噪方法有效
| 申请号： | 202110610161.2 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113327205B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 钱江;张自文;刘奕凡;王勇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆航图知识产权代理事务所(普通合伙) 50247 | 代理人： | 孙方 |
| 地址： | 610095 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的相位去噪网络及方法，包括依次连接的输入端、编码器、解码器和输出端；输入端用于接收带噪干涉相位图像，编码器采用卷积神经网络提取带噪干涉相位图像中的相位特征，并根据相位特征预测出不含噪声的干涉相位；解码器采用与编码器对应的反卷积神经网络将不含噪声的干涉相位进行处理得到不含噪声的相位图像；输出端用于输出不含噪声的相位图像。该网络为相位去噪网络PDNNet，对包含噪声的干涉相位的图进行训练，由训练得到的神经网络去预测不含噪声的干涉相位图，达到去噪效果。基于神经网络的相位去噪算法能较好地保留相位边缘特征，能在较短时间内去除相位噪声，同时保证精度较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 相位 方法 | ||
【主权项】：
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