发明专利已授权

基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法

📄 申请号：CN202310324968.9 📄 发布日：2026/07/02

著录项目信息

申请日

2023-03-30

公开号

CN116342423B

公开日

2025-09-12

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_00

IPC 分类号

G06T5_00 , H04B10_11 , G06T5_40 , G06T9_00 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习相位恢复涡旋光成像

应用场景

光学显微成像, 光通信, 计算成像, 图像复原, 自适应光学

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摘要

本发明提供了一种基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法，提出了一个用获取分数阶涡旋光在任意传输位置上的相位信息的解决方案，构建一个对大范围光场模式都适用的模型，从而对分数阶涡旋光在传输途中的相位演化规律进行解析。并在该模型的基础上构建了一套彩色图像恢复系统。结合分数阶涡旋光在传输中的相位演化规律，对任意衍射位置的相位信息都可以准确恢复，依据模型输出的混淆矩阵可以获知，在初始位置，模型可以将所有相位都准确恢复，在近场衍射区域，平均准确率为99.3％。而在远场衍射区域，平均准确率为97.8％。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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