王凯强
- 作品数：12 被引量：23H指数：2
- 供职机构：西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于深度学习的光学合成孔径成像系统图像复原方法被引量：12
- 2020年
- 光学合成孔径成像系统中光学传递函数的频率响应下降,会不可避免地导致成像模糊,因此通常需要借助维纳滤波或盲解卷积算法来实现图像复原,最终获得清晰的高分辨率图像。提出一种基于U型卷积神经网络的深度学习框架,通过MATLAB软件构建数据集,以对网络进行训练,并将所训练的U型网络与盲解卷积算法的图像复原效果进行对比。数值仿真结果表明,在弱噪声条件下,U型网络在基于光学合成孔径成像系统的图像复原中展现出较强的复原能力以及一定的泛化能力和通用性,能够实现图像的快速盲复原,因而具有潜在的应用前景。
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- 关键词：成像系统光学传递函数卷积神经网络
- 一种基于渥拉斯顿棱镜的测量样品偏振态的方法与系统
- 本发明公开了一种利用渥拉斯顿棱镜的测量样品全偏振态的方法与系统，准直透镜准直后的平行光经非偏振分光棱镜分成两束光，其中一束光穿过样品后作为物光，另一束光作为参考光，两束光经所述反射镜反射后通过非偏振分光棱镜合并。参考光和...
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- 文献传递
- 一种基于深度学习的全息重建算法
- 本发明公开了一种基于深度学习的全息重建算法，其技术特征在于：采集训练样本的离轴全息图，使用数字全息重建算法得到样本的强度图和相位图，将训练样本的同轴全息图和对应的强度图和相位图作为训练集，输入神经网络模型进行训练。训练只...
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- 文献传递
- 卷积神经网络在光学信息处理中的应用研究进展被引量：11
- 2021年
- 近年来,深度学习技术的爆发式发展引领了机器学习的又一次浪潮。深度神经网络具备抽象特征的高效识别与提取能力、强大的非线性拟合能力、抗干扰鲁棒性及非凡的泛化能力,被广泛应用于自动驾驶、目标识别、机器翻译、语音识别等领域。最近几年,卷积神经网络(CNN)在光学信息处理中获得广泛应用,本文介绍CNN的基础概念和结构构成,回顾其在数字全息术、条纹分析、相位解包裹、鬼成像、傅里叶叠层成像、超分辨显微成像、散射介质成像、光学层析成像等领域的最新应用进展,评述CNN在光学信息处理中的典型应用特点,最后分析CNN应用于光学信息处理中的不足,并展望其未来发展。
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- 关键词：光计算光学信息处理卷积神经网络信息光学
- 一种基于渥拉斯顿棱镜的测量样品偏振态的方法与系统
- 本发明公开了一种利用渥拉斯顿棱镜的测量样品全偏振态的方法与系统，准直透镜准直后的平行光经非偏振分光棱镜分成两束光，其中一束光穿过样品后作为物光，另一束光作为参考光，两束光经所述反射镜反射后通过非偏振分光棱镜合并。参考光和...
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- 文献传递
- 一种多波长数字全息图的色彩分离与数字处理方法
- 本发明涉及一种多波长数字全息图的色彩分离与数字处理方法，其技术特征在于：用Bayer型彩色相机分别采集物体在R，G，B三色激光照射下的单波长数字全息图，对采集到的单波长数字全息图进行数值处理，得到三色间的串扰系数矩阵；再...
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- 文献传递
- 一种基于偏振分光棱镜的测量样品偏振态的方法与系统
- 本发明公开了一种基于偏振分光棱镜的测量样品偏振态的方法与系统，激光器发出的光经过准直装置准直后被非偏振分光棱镜分成两束，其中一束光穿过样品或经样品反射后携带样品信息作为物光束，另一束光作为参考光束，两束光经反射镜反射后通...
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- 一种基于深度学习的相位显微成像方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的相位显微成像方法，其中，方法包括以下步骤：使用显微成像系统采集训练样本的欠焦图、在焦图和过焦图；使用基于强度传输方程的相位恢复算法得到训练样本的相位图；将训练样本的在焦图和相应的相位图做训练...
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- 一种基于偏振分光棱镜的测量样品偏振态的方法与系统
- 本发明公开了一种基于偏振分光棱镜的测量样品偏振态的方法与系统，激光器发出的光经过准直装置准直后被非偏振分光棱镜分成两束，其中一束光穿过样品或经样品反射后携带样品信息作为物光束，另一束光作为参考光束，两束光经反射镜反射后通...
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- 文献传递
- 一种双波长共路数字全息干涉测量方法与系统
- 本发明公开了一种双波长共路数字全息干涉测量方法与系统，第一激光器和第二激光器发出的光束经光纤耦合装置合束后，经过所述准直装置准直后以平行光束照射并穿过样品，经显微物镜放大后，携带物体信息的光束经平板玻璃前后表面发生剪切干...
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- 文献传递
