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摘要：本申请涉及一种基于深度学习的大景深三维成像方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法构建了以测量为导向的全聚焦条纹图训练数据集，可以满足在实际测量场景中的适用性和泛化能力。根据不同的应用场景搭建了两套大景深图像采集系统，分别针对常规视野和小视野两个应用场景生成对应数据集，可以生成高质量的全聚焦条纹图。此外，基于条纹编码调制度与清晰度关联、相位与离焦量关联特质，搭建以调制度‑相位为辅助的新型去离焦模糊神经网络PD‑Net，构建了基于条纹到相位计算模型反馈的网络训练机制，实现了大景深高精度相位提取。
主权项：1.一种基于深度学习的大景深三维成像方法，所述方法包括：分别搭建应用于小视野和常规视野的大景深图像采集系统，所述大景深图像采集系统的采集深度包括多个焦段，以中间焦段为基准前后增加多个焦段用于扩展景深；利用搭建好的大景深图像系统采集多个焦段下的场景相移条纹图像并将采集到的场景相移条纹图像进行融合生成全聚焦条纹图像；根据条纹编码调制度与清晰度的关联以及相位与离焦量的关联特性，搭建以调制度-相位为辅助的去离焦模糊神经网络PD-Net，所述PD-Net通过深层卷积神经网络学习拟合离焦相移条纹图到全聚焦相移条纹图之间的映射函数；在PD-Net神经网络的输入端同步灌入条纹调制度和相位图并根据调制度和相位对清晰区域和离焦区域进行分组，用于指导去模糊过程；在进行PD-Net神经网络的训练时采用阶段性训练，先使用易优化和能快速收敛的条纹图损失函数进行第一阶段训练，然后再切换到相位损失函数进行第二阶段训练，以增强网络测量性能。
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百度查询： 深圳信息职业技术学院 基于深度学习的大景深三维成像方法、系统和计算机设备
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