发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的散射场相位恢复方法

📄 申请号：CN202010471615.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-05-28

公开号

CN111610374B

公开日

2022-08-05

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R29_08

IPC 分类号

G01R29_08 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络卷积神经网络相位恢复散射场成像

应用场景

计算成像, 光学全息, 生物医学成像, 雷达成像, 显微成像

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摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的散射场相位恢复方法。在电磁逆散射成像领域，全波数据反演算法需要用到全波数据，然而全波数据的实际测量相当困难；无相位反演算法仅需要使用无相位总场数据，无相位总场数据的实际测量要容易很多，但是无相位反演算法具有更高的非线性度，计算较为困难。本发明利用无相位总场恢复出散射场，对处理散射场获取困难的问题有一定的帮助。本发明所使用的CNN架构是U‑net。U‑net是一种U形结构的CNN，它通过先卷积然后反卷积的形式使得输入与输出的维度能保持一致。通过仿真数据和实测数据的测试，验证了该方法的可行性。

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

20220805

✅ 授权

20200925

?? 实质审查的生效：

20200901

📄 公开

基于神经网络解决电磁逆散射问题的两步无相位成像法

当前第 / 件

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