发明专利已授权

多个神经网络联合训练的真实模糊三维全息图重建方法

📄 申请号：CN202410030517.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-01-09

公开号

CN117876591B

公开日

2025-02-21

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T17_00

IPC 分类号

G06T17_00 , G06T19_00 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

图像重建图像重建神经网络计算成像

应用场景

三维显示, 医学成像, 增强现实, 全息显微, 工业检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种多个神经网络联合训练的真实模糊三维全息图重建方法，对于每个训练步骤，将训练集载入的RGB‑D图像根据深度图分为三层，随机选取一层作为聚焦面，另外两层为非聚焦面，将三层分别输入到多个作为复振幅生成器的神经网络中合成复振幅场，编码为仅相位全息图后传播到近场进行图像重建，使用二值掩模板掩模后对聚焦面和非聚焦面与对应的经过高斯模糊的目标图像求取损失函数，对梯度反向传播以优化神经网络的权重。本发明重建得到的全息图，具有图像质量高，深度区分明显，图像模糊真实等优点，更类似于人眼观察的自然图像，有望在全息显示、VA/AR等场景中获得实际应用。

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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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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