[发明专利]一种基于深度学习的数字全息图像重建方法在审
| 申请号： | 202010147099.3 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111260562A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 张立珠 | 申请（专利权）人： | 张立珠 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京睿博行远知识产权代理有限公司 11297 | 代理人： | 刘桂荣 |
| 地址： | 071000 河北省保*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的数字全息图像重建方法，包括以下步骤：A、对参考数字全息图像进行下采样，获得低分辨率样本集；B、建立神经网络模型；C、将参考数字全息图像进行分组，分为与低分辨率样本集线性相关组和与低分辨率样本集非线性相关组，分别将两组数据通过低分辨率样本集进行置乱处理，得到两组训练数据集；D、使用两组训练数据集分别从两个输入层输入，对神经网络模型进行训练，直至输出层达到预设精度；E、将待处理数字全息图像以及其低分辨率样本集输入神经网络模型，经过神经网络模型处理得到重建后的数字全息图像。本发明能够改进现有技术的不足，提高了重建方法的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数字 全息 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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