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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于convGRU‑U‑Net的计算鬼成像重建算法，利用相位掩模照射在目标物体上，通过桶探测器获得总光强，将总光强和对应相位掩模输入到convGRU网络中，模拟关联成像过程，直到convGRU网络的损失函数保持稳定；将上述输出结果输入到U‑Net网络中来进行图像增强，直到convGRU‑U‑Net网络的损失函数保持稳定，获得计算鬼成像的成像结果。本发明基于convGRU‑U‑Net的计算鬼成像重建算法，解决了现有技术中存在的计算鬼成像的重建效果差、重建速度低的问题。
主权项：1.基于convGRU-U-Net的计算鬼成像重建算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，利用相位掩模照射在目标物体上，通过桶探测器获得总光强，将所述总光强和对应相位掩模输入到convGRU网络中，模拟关联成像过程，直到convGRU网络的损失函数保持稳定；步骤1具体为：利用Hadamard矩阵生成的相位掩模作为随机相位掩模，具体表述如下：H1＝[1]1， 式1、2、3中，为克罗内克积；n代表阶数；HN为N阶Hadamard矩阵的结果；将所述随机相位掩模依次投影到目标物体上，通过桶探测器获得总光强，其中，第t张相位掩模得到的总光强为Bt；对所述总光强进行repeat操作，使其变为一个大小为32*32的图像，将所述图像和其对应的相位掩模均作为convGRU神经元单个状态下的输入；步骤2，将步骤1的输出结果输入到U-Net网络中来进行图像增强，直到convGRU-U-Net网络的损失函数保持稳定，获得计算鬼成像的成像结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于convGRU-U-Net的计算鬼成像重建算法
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