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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明属于全息相位重建领域，公开了一种基于物理约束下复值UNet的复振幅重建方法，在摆脱端到端网络对大量数据依赖性的同时提供比实值网络更好的重建效果，本发明采用基于复值UNet的网络架构结合光学同轴全息成像模型的物理过程，首先将采集得到的全息图构建复振幅放进复值UNet中，得到输出复值场C，调制复振幅并施加复值正则化约束，模拟同轴全息正向传播过程得到重建复值场，取强度为重建全息图E，相位用以更新输入复值场B；随后计算采集的全息图与重建全息图E之间的相似度，通过复值神经网络的梯度下降优化算法实现相位重建。本发明提供一种基于复值UNet结合物理约束直接重建复值场的方法。
主权项：1.一种基于物理约束下复值UNet的复振幅重建方法，包括以下步骤：S1、在同轴全息理论基础上选用相机拍摄一组纯相位型同轴全息图，作为网络输入，即全息图A；S2、将采集的全息图A读入后做开平方操作得振幅、并生成与全息图A相同尺寸的随机矩阵作为相位，将振幅与随机矩阵相位构建初始复值场作为复值UNet输入；S3、对输出复值场C的振幅进行软约束，使其各点值不大于吸收约束规定的值，该值的范围与被记录物体有关；并设计复值正则化约束complextotalvariationCTV约束，得调制后得复值场D；S4、将复值场D正向传播至z距离处，对z处重建复值场取强度得重建全息图E，取相位更新输入复值场B的相位，更新后的复值场B为下一轮网络输入；S5、计算数据保真度项，即全息图A与重建全息图E的相似度，计算正则化项CTV，赋予两项权重相加作为损失函数，将损失函数值的梯度做反向传播以更新网络模型的参数，得到训练完成的复值神经网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于物理约束下复值UNet的复振幅重建方法
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