[发明专利]一种克服本底像差的无监督学习波前复原方法在审
| 申请号： | 202310543836.5 | 申请日： | 2023-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN116520565A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 葛欣兰;朱里程;高泽宇;王宁;叶红卫;杨平 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G02B27/00 | 分类号： | G02B27/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种克服本底像差的无监督学习波前复原方法。本发明首次将无监督学习的思想引入到与目标无关的波前复原方法中，使用无监督学习模式训练模型，无需制作标签，训练完善的网络能够对任意成像目标进行快速相位反演。首先提出了一种精细化特征，该特征只依赖于波前像差而与成像目标无关，接着联合一个轻量型的神经网络和光学特征系统组成了无监督学习模型，通过反向输出精细特征促进神经网络实现特征与波前像差的非线性拟合。该方法无需制作标签，并且能够有效地克服实际光路中存在的本底像差的问题，实现任意扩展目标场景下的高精度的波前复原，对于基于图像的波前复原领域有应用潜力和实际应用意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 克服 本底 监督 学习 复原 方法 | ||
【主权项】：
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