[发明专利]一种基于深度学习的菲涅尔全息图频域选通滤波方法在审
| 申请号： | 202110917442.2 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113838186A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 桂进斌;吴佳雪 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明同聚专利代理有限公司 53214 | 代理人： | 王远同 |
| 地址： | 650000 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的菲涅尔全息图频域选通滤波方法，本发明所述方法首先，采用模拟生成离轴菲涅尔数字全息图经过傅里叶变换后生成的频谱图作为网络训练所需样本；其次，特征提取网络通过学习不同角度全息频谱图零级与正负一级的关系，实现全息图像主要重构信息的提取；最后，将包含有效信息的部分滤波处理，再进行傅里叶反变换得到无干扰全息图，再通过全息图的重建获得仅含负一级的全息图，并对模拟数据进行压缩质量评估。本发明所述方法可以生成无零级和其他干扰的全息图，同时提高了全息图压缩率，解决了全息图实时重建困难、重建效果差、压缩率不足的问题。在全息三维显示、全息投影、信息安全、数字显微全息术、智能交通、医疗等领域有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 菲涅尔 全息图 频域选通 滤波 方法 | ||
【主权项】：
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