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摘要：本申请涉及计算机视觉及显微成像领域，具体提供了一种基于解耦‑融合网络的无透镜全息显微成像相位恢复方法。该方法包括如下步骤：S1，测量待恢复无透镜全息显微成像系统的参数；S2，获取样本并构建训练样本集和测试样本集；S3，构建相位恢复网络；S4，对构建的相位恢复网络进行训练；S5，进行相位恢复求解复振幅。本发明方法使用解耦网络从单通道全息亮度图像中解耦出双通道复数矩阵信息，使用融合网络融合多帧采集信息，并与菲涅尔衍射物理模型相结合，学习目标明确，可解释性强；重构准确率较高，重构相差和振幅图像的视觉效果好；本发明使用的相位恢复网络，所需梯度下降轮数更少，相位恢复速度较快。
主权项：1.一种基于解耦-融合网络的无透镜全息显微成像相位恢复方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1，测量待恢复无透镜全息显微成像系统的参数；S2，获取样本并构建训练样本集和测试样本集；S3，构建相位恢复网络；S4，对构建的所述相位恢复网络进行训练；S5，进行相位恢复求解复振幅；其中，所述步骤S3中的所述相位恢复网络包括解耦网络、反向传播菲涅尔衍射层、融合网络、正向传播菲涅尔衍射层、亮度提取层；所述解耦网络包括四个下采样模块、四个上采样模块、两个普通卷积模块；所述下采样模块包括三个卷积层和一个用作下采样的最大池化层并使用ReLU激活函数，所述上采样模块包括两个卷积层和一个用作上采样的反卷积层并使用ReLU激活函数；所述融合网络包括四个下采样模块、四个上采样模块、两个普通卷积模块；所述反向传播菲涅尔衍射层包括离散傅里叶变换算子、传递函数乘积模块、离散傅里叶变换的逆变换算子；所述正向传播菲涅尔衍射层包括离散傅里叶变换算子、传递函数乘积模块、离散傅里叶变换的逆变换算子。
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百度查询： 西安电子科技大学 基于解耦-融合网络的无透镜全息显微成像相位恢复方法
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