[发明专利]一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法有效
| 申请号： | 201910988106.X | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN111043953B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 颜成钢;张腾;楼杰栋;姚婷婷;方运志;孙垚棋;张继勇;张勇东;沈韬 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G01B9/02 | 分类号： | G01B9/02;G06K9/34 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习语义分割网络的二维相位解包裹方法。本发明包括如下步骤：步骤1、利用Zernike多项式产生网络训练数据并对网络进行训练；步骤2、用步骤1得到的训练数据对语义分割DeepLabV3+网络进行训练：步骤3、利用训练后的网络对包裹相位进行分割并和包裹相位相加，得到初步解包裹相位，并对初步解包裹相位进行后处理得到最终解包裹相位。本发明提出的方法的求解速度快，对噪声鲁棒，尤其针对于散斑干涉仪测到的大噪声相位图的相位解包裹。在光学成像研究领域有着很大的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 语义 分割 网络 二维 相位 包裹 方法 | ||
【主权项】：
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