[发明专利]一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统在审
| 申请号： | 202211207881.5 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN115578276A | 公开（公告）日： | 2023-01-06 |
| 发明（设计）人： | 申俊飞;张重阳;贺天悦 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都其知创新专利代理事务所(普通合伙) 51326 | 代理人： | 房立普 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统，包括以下步骤：步骤1：输入图像经单透镜成像后，通过复振幅复原网络从输入图像中恢复单透镜成像的光场复振幅分布；步骤2：构建虚拟透镜，根据步骤1得到的复振幅分布和虚拟透镜的点扩散函数的卷积，获取虚拟透镜像面上的复振幅分布；步骤3：根据步骤2中复振幅分布即可得到消色差图像；本发明采用网络模型和虚拟透镜，构建全链路可微的计算成像模型，可消除单透镜得到图像的色差；解决了现有消色差成像技术在实际成像使用中效率低、制作复杂、工程造价高、成像质量受限的问题，避免了复杂光学系统设计，实现了单透镜的高保真宽光谱消色差成像。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 透镜 色差 计算 成像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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