[发明专利]一种基于深度神经网络的干涉图自动配准和相位解包方法在审
| 申请号： | 202210969274.6 | 申请日： | 2022-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN115205349A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 崔珂;叶剑波;朱日宏;李翔宇 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/30 | 分类号： | G06T7/30;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40;G06T5/00;G06V10/74 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的干涉图自动配准和相位解包方法，具体为：通过仿真生成真实相位和包裹相位，添加噪声；由包裹相位生成干涉图，通过对干涉图平移旋转以模拟实际采集中存在的系统抖动，生成数据集；设置深度神经网络模型、优化算法，使用混合损失函数和生成的数据集对深度神经网络进行训练；根据评价指标，判断相位恢复效果是否满足要求，若满足则进入下一步；不满足则更改网络结构，修改优化函数、学习率和损失函数等参数的数值，并重新训练；将实际采集的干涉图，作为深度神经网络模型的输入，计算得到预测的真实相位。本发明提出的方法不需要对干涉图配准，减少了计算时间，具有良好的抗噪声能力，提高了相位解包的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 干涉 自动 相位 方法 | ||
【主权项】：
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