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公开(公告)号：CN118295225B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410726799.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及全息图像处理技术领域，尤其涉及一种双通道先验约束的多距离无透镜数字全息重建方法，包括如下步骤：将平面光波照射样品上，通过传感器在不同的纵向距离处获取一组全息图和相应的背景全息图；通过去噪分数匹配学习概率密度分布，振幅和相位的双通道先验信息被提取；先验信息被用于约束无透镜数字全息的重建过程；多距离测量数据协同处理，在串行传输和并行加权算法下，图像在空间域和全息域不断地交替更新；经过多距离轮换和网络更新的全息图不断进入新一次迭代，双通道振幅和相位通过最后的全息图反向传播得到重建图像。本发明使用双通道先验信息约束并处理多距离测量数据，重建的数字全息图像具有更高的保真度和分辨率。
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公开(公告)号：CN118071866B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410464769.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种稀疏数字全息图像重建方法，具体包括以下步骤：训练U‑net神经网络模型，以获得训练好的U‑net神经网络模型；通过稀疏传感器阵列获取欠采的全息图，作为稀疏采样全息图；将稀疏采样全息图经过后向传播，得到振幅和相位双通道矩阵的物体图像，并分别对振幅矩阵实施吸收约束和支撑约束以及对相位矩阵实施吸收约束；本发明空间域和全息域之间的轮换迭代可以相互补充彼此的信息，基于目标能量分布和吸收特性的约束条件被施加在空间域图像上，以获得高质量的图像。此外，保真后的全息图在每次迭代后被送到下一次迭代，通过反向传播算法精确恢复重建图像的幅度和相位，确保连续的迭代过程中图像质量的逐步提高。
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公开(公告)号：CN118295225A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410726799.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及全息图像处理技术领域，尤其涉及一种双通道先验约束的多距离无透镜数字全息重建方法，包括如下步骤：将平面光波照射样品上，通过传感器在不同的纵向距离处获取一组全息图和相应的背景全息图；通过去噪分数匹配学习概率密度分布，振幅和相位的双通道先验信息被提取；先验信息被用于约束无透镜数字全息的重建过程；多距离测量数据协同处理，在串行传输和并行加权算法下，图像在空间域和全息域不断地交替更新；经过多距离轮换和网络更新的全息图不断进入新一次迭代，双通道振幅和相位通过最后的全息图反向传播得到重建图像。本发明使用双通道先验信息约束并处理多距离测量数据，重建的数字全息图像具有更高的保真度和分辨率。
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公开(公告)号：CN118071866A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410464769.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 南昌大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种稀疏数字全息图像重建方法，具体包括以下步骤：训练U‑net神经网络模型，以获得训练好的U‑net神经网络模型；通过稀疏传感器阵列获取欠采的全息图，作为稀疏采样全息图；将稀疏采样全息图经过后向传播，得到振幅和相位双通道矩阵的物体图像，并分别对振幅矩阵实施吸收约束和支撑约束以及对相位矩阵实施吸收约束；本发明空间域和全息域之间的轮换迭代可以相互补充彼此的信息，基于目标能量分布和吸收特性的约束条件被施加在空间域图像上，以获得高质量的图像。此外，保真后的全息图在每次迭代后被送到下一次迭代，通过反向传播算法精确恢复重建图像的幅度和相位，确保连续的迭代过程中图像质量的逐步提高。
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