[发明专利]基于稀疏子孔径夏克-哈特曼波前传感器的深度学习波前复原方法在审
| 申请号： | 202011030798.6 | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112179503A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 邱学晶;杨超;许冰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院光电技术研究所 |
| 主分类号： | G01J9/00 | 分类号： | G01J9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 杨学明 |
| 地址： | 610209 *** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏子孔径夏克‑哈特曼波前传感器的深度学习波前复原方法。传统夏克‑哈特曼波前传感器测量精度受限于微透镜阵列空间采样率，为了保证探测精度，通常采用高密度微透镜阵列以提高空间采样率。但过高的空间采样率会降低子孔径信噪比，反而限制了波前复原精度。深度学习可自提取图像深层特征，可被用于拟合远场光强分布到波前像差信息的映射。基于此，本发明基于深度学习设计了一种光能利用率高、实时性好、复原精度高的2×2稀疏子孔径夏克‑哈特曼波前传感器，引入深度学习替代原有的模式复原过程，实现高精度快速波前复原。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 孔径 哈特曼波前 传感器 深度 学习 复原 方法 | ||
【主权项】：
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