【技术实现步骤摘要】
一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法
本专利技术涉及数字全息术或干涉术
,是一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法。
技术介绍
数字全息术或干涉术在血细胞相位恢复、细胞体折射率分布测量、微纳器件3D形貌成像和微球表面缺陷检测等领域得到了广泛的应用研究。在同轴相移干涉术或数字全息术中,由于其能充分利用CCD的分辨率和空间带宽,显著提高了相位成像的精确性。但是,如何高效快速地恢复相位一直是同轴相移干涉术或数字全息术领域研究的热点和关键问题。当前,有许多经典的相位恢复方法,例如二步相移方法、三步相移方法、四步标准相移方法、多步相移方法、最小二乘迭代法和主成分分析法等。上述相位恢复方法主要分为两类:一、相移是等间距且已知的;二、相移是未知的、任意的和随机的,具有广义特性。第一类相位恢复方法,如果相移出现误差,将会导致相位提取精度低且抗噪性差,可能会得不到满意的结果;第二类相位恢复方法,虽然对相移要求不高且可以是未知的,但是需要迭代运算且涉及处理的干涉图数量较多,导致相位提取速度慢。无论上述第一类还是第二类相位恢复方法,都需要采用相位解包裹技术,才能获得真实相位。当包裹相位存在奇点或含噪较大时,相位解包裹技术可能会比较耗时,甚至可能会失效,无法获得真实连续相位。在对现有相位恢复方法的总结中发现,现有方法存在受相移值精度影响较大、相位提取时间长、运算负担重、抗噪性低、相位恢复精度不高等问题,尤其是都需要涉及相位解包裹运算。综上所述,针对现有相位恢复方法存在的缺点和问题作深入研究,以使相 ...
【技术保护点】
1.一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法,其特征是:包括以下步骤:/n步骤1:基于典型马赫-曾德尔干涉光路,搭建同轴相移干涉系统,利用移相器随机改变参考光的相移,形成随机相移的干涉图;/n步骤2:根据随机相移的干涉图,获取样品随机相移干涉图;/n步骤3:根据样品随机相移干涉图,解调相位,获取样品真实相位解调图,将样品真实相位解调图作为监督训练标签数据;/n步骤4:对样品随机相移干涉图和样品真实相位解调图进行裁剪,构建由样品随机相移干涉图和真实相位解调图组成的样品数据集;/n步骤5:基于U-Net网络,构建基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架;/n步骤6:根据由样品随机相移干涉图和真实相位解调图组成的样品数据集,对基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架进行训练,直至满足预设迭代训练次数或者预设误差精度,结束训练;/n步骤7:将单帧随机相移干涉图输入到训练好的基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架中,输出样品免解包相位。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法,其特征是:包括以下步骤:
步骤1:基于典型马赫-曾德尔干涉光路,搭建同轴相移干涉系统,利用移相器随机改变参考光的相移,形成随机相移的干涉图;
步骤2:根据随机相移的干涉图,获取样品随机相移干涉图;
步骤3:根据样品随机相移干涉图,解调相位,获取样品真实相位解调图,将样品真实相位解调图作为监督训练标签数据;
步骤4:对样品随机相移干涉图和样品真实相位解调图进行裁剪,构建由样品随机相移干涉图和真实相位解调图组成的样品数据集;
步骤5:基于U-Net网络,构建基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架;
步骤6:根据由样品随机相移干涉图和真实相位解调图组成的样品数据集,对基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架进行训练,直至满足预设迭代训练次数或者预设误差精度,结束训练;
步骤7:将单帧随机相移干涉图输入到训练好的基于深度学习的卷积神经网络相位提取框架中,输出样品免解包相位。
2.根据权利要求1所述的一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法,其特征是:所述步骤2中根据随机相移的干涉图,获取样品随机相移干涉图,通过下式表示第k帧样品随机相移干涉图Ik(x,y):
Ik(x,y)=a(x,y)+b(x,y)cos[φ(x,y)+δk]+η(x,y),k=0,1,2,…,K
其中,x和y分别为空间坐标,a(x,y)为背景强度项,b(x,y)为调制幅值,φ(x,y)表示待测样品相位,δk为随机相移,η(x,y)为噪声,K为同轴相移干涉图总数。
3.根据权利要求1所述的一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法,其特征是:采用四步标准相移方法、最小二乘迭代法或主成分分析法对步骤3中的样品随机相移干涉图解调相位,获取样品真实相位解调图。
4.根据权利要求1所述的一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法,其特征是:对样品随机相移干涉图和样品真实相位解调图进行裁剪为512×512大小的像素尺寸的图像。
5.根据权利要求1所述的一种用于单帧随机相移干涉图的深度学习相位提取方法,其特征是:所述步骤5具体为:包括...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐小青,王利群,陆宇峰,陆建军,王霆,
申请(专利权)人:常州机电职业技术学院,
类型:发明
国别省市:江苏;32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。