申请/专利权人：浙江大学

申请日：2024-04-01

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118297857A

主分类号：G06T5/90

分类号：G06T5/90;G01D5/26;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0895;G06N3/094

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的单帧干涉图相位解调方法，包括以下步骤：利用随机泽尼克系数生成仿真波前，使用波前生成原始仿真干涉图，在其基础上以π2为步长进行三次移相，得到的移相干涉图分别存储在三通道中，得到三通道的彩色干涉图，组成训练集；建立包括生成器和判别器的生成对抗网络模型；使用梯度下降交替训练判别器和生成器；将未知相位的单帧干涉图输入训练好的生成器，将输出的彩色干涉图的三通道分别储存，得到三张移相干涉图；通过四步移相计算包裹相位后解包裹，得到待测的波前相位，实现相位解调。本发明将干涉图的移相问题转化为黑白图片上色问题，通过单个深度学习网络预测移相后的三帧干涉图，并实现精准波前重建。

主权项：1.一种基于生成对抗网络的单帧干涉图相位解调方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用随机泽尼克系数，生成仿真波前；S2：使用S1得到的波前生成原始仿真干涉图，该原始仿真干涉图为单通道黑白图片；在原始仿真干涉图的基础上，取相移量分别为π2、π、3π2，得到对应的移相干涉图，所述移相干涉图分别存储在R、G、B通道中，得到三通道的彩色干涉图；所述彩色干涉图与原始仿真干涉图构成一对黑白-彩色干涉图数据对，多对黑白-彩色干涉图数据对组成训练集；S3：建立生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型包括生成器和判别器；S4：使用梯度下降交替进行判别器和生成器的训练，更新生成对抗网络模型的参数，得到训练好的生成对抗网络模型；S5：将未知相位的单帧干涉图输入到训练好的生成器中，将训练好的生成器输出的彩色干涉图的R、G、B通道分别储存，得到三张移相干涉图；S6：利用未知相位的单帧干涉图和S5获得的移相干涉图，通过四步移相计算包裹相位；S7：对所述包裹相位解包裹，得到待测的波前相位，实现相位解调。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于生成对抗网络的单帧干涉图相位解调方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD