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申请/专利权人：四川大学

摘要：本发明涉及一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法，属于光学测量技术领域。本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法，包括采用投影仪‑相机系统，完成数据采集获得退化相移条纹图；提取退化正弦分量和退化余弦分量；获取真值正弦分量、真值余弦分量；将退化正弦分量、退化余弦分量作为网络输入，将真值正弦分量、真值余弦分量作为网络学习目标，构建正弦性分量‑正线性分量的映射模式；获得训练好的神经网络模型；将未参与训练的退化正余弦分量输入训练好的神经网络模型，输出修复后的正余弦分量。本发明可有效减轻网络训练负担、促进网络训练收敛，具有模型泛化能力强、恢复纹路细节能力强等优点。

主权项：1.一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法，其特征体现在以下步骤：步骤S1、采用投影仪-相机系统，在退化测量场景下，完成数据采集获得相移条纹图；所述退化测量场景包括高动态范围场景、低投影照度和低相机曝光场景、存在光的复杂散射折射的场景、未适度离焦的测量场景、存在非线性的测量场景；步骤S2、由相移条纹图提取退化正弦分量Sd和退化余弦分量Cd；获取退化正余弦分量的方式有三种；第一种是由相移条纹图提取截断相位，再提取正余弦分量；第二种是由相移条纹图提取条纹的调制度，再提取正余弦分量；第三种是由相移条纹图提取背景光强和调制度，再提取正余弦分量；所述第一种的提取公式为： 式中：为第i个条纹图；为退化截断相位；δi＝2πiN为相移量；Sd为退化正弦分量；Cd为退化余弦分量；N为相移步数；所述第二种的提取公式为： 式中：Bd为调制度；δi＝2πiN为相移量；Sd为退化正弦分量；Cd为退化余弦分量；N为相移步数；为第i个条纹图；所述第三种的提取公式为： 式中：Ad为背景光强；Bd为调制度；为第i个条纹图；δi＝2πiN为相移量；Sd为退化正弦分量；Cd为退化余弦分量；N为相移步数；f′·为求导算子；三种的提取过程中通过公式计算得到退化正弦分量Sd、退化余弦分量Cd或者通过公式计算得到退化正弦分量Sd、退化余弦分量Cd中的一个，再通过对退化正弦分量Sd或退化余弦分量Cd求导得到退化余弦分量Cd或退化正弦分量Sd；步骤S3、采用多次曝光法或提高相移步数的方法获取退化正弦分量Sd、退化余弦分量Cd对应的真值正弦分量Sgt、真值余弦分量Cgt；步骤S4、将退化正弦分量Sd、退化余弦分量Cd作为网络输入，将真值正弦分量Sgt、真值余弦分量Cgt作为网络学习目标，构建正弦性分量-正弦性分量的映射模式； 式中：θ*为优化的网络参数；Gθ为网络映射；Sd为退化正弦分量；Cd为退化余弦分量；Sgt为真值正弦分量；Cgt为真值余弦分量；步骤S5、利用Backpropagation算法完成网络参数更新，从而获得训练好的神经网络模型；步骤S6、将未参与训练的退化正余弦分量输入训练好的神经网络模型，输出修复后的正余弦分量。

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