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申请/专利权人：北京理工大学

摘要：本申请提出了一种基于编解码联合优化的波前传感器构建方法，该方法包括：将光波的传播过程进行数学建模，得到编码模块，并构建包含编码模块和解码模块的网络架构；基于深度学习技术，对编码层的结构和波前重建算法进行联合训练，获得优化后的编码结构和重建参数；通过新型材料制备优化后的编码层，并将制备出的编码层替换波前传感器表面原有的保护玻璃；对集成后的编码层的结构进行物理标定，并基于当前的应用任务微调网络架构，根据微调后的重建参数调整波前传感器的重建算法。该方法通过对编码层结构和波前重建算法进行联合优化，能够构建出小型化、轻量级的波前传感器进行高质量和高效率的波前重建。

主权项：1.一种基于编解码联合优化的波前传感器构建方法，其特征在于，包括以下步骤：将光波相对于波前传感器的传播过程进行数学建模，得到编码模块，并构建包含所述编码模块和解码模块的神经网络架构；基于深度学习技术，对所述编码模块中编码层的结构和所述解码模块中配置的波前重建算法进行联合训练，获得优化后的编码结构和重建参数；通过新型材料制备优化后的编码层，并移除波前传感器表面原有的保护玻璃，将制备出的编码层集成在所述波前传感器的表面；对集成后的编码层的结构进行物理标定，并基于当前的应用任务微调网络架构，根据微调后的重建参数调整所述波前传感器的重建算法；所述编码模块包括：第一衍射层、所述编码层、第二衍射层和传感器层，所述解码模块是级联在所述传感器层之后的解耦重建网络，其中，所述第一衍射层，用于模拟光波与样本作用后衍射至所述编码层的过程；所述编码层被建模为相位传输矩阵，所述相位传输矩阵在训练过程中学习优化的编码结构，所述编码层用于模拟对光波进行调制；所述第二衍射层，用于模拟光波与所述编码层作用后衍射至所述传感器层的过程；所述传感器层，用于模拟波前传感器采集图像的过程；所述解耦重建网络根据输入的衍射强度图输出相应的相位信息；所述对所述编码模块中编码层的结构和所述解码模块中配置的波前重建算法进行联合训练，包括：将所述相位传输矩阵和所述解耦重建网络的参数，作为所述神经网络架构中的可优化参数；将自然图像作为训练集，利用深度学习技术对所述可优化参数进行联合优化，获得所述优化后的编码结构，并学习自然图像与衍射图之间的映射关系以及衍射图与相位信息之间的映射关系。

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