一種基于光強(qiáng)圖像深度學(xué)習(xí)的波前復(fù)原方法

一種基于光強(qiáng)圖像深度學(xué)習(xí)的波前復(fù)原方法摘要本文提出一種基于光強(qiáng)圖像深度學(xué)習(xí)的波前復(fù)原方法。該方法結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和波前傳輸方法，利用CNN訓(xùn)練出的模型預(yù)測(cè)出物體波前的相位信息，再利用波前傳輸方法進(jìn)行波前復(fù)原。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高波前復(fù)原的精度和速度，并且對(duì)于較大的物體進(jìn)行波前復(fù)原的效果更好。因此，該方法具有廣泛的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：波前復(fù)原；深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；波前傳輸方法；相位信息。引言波前復(fù)原是一種重要的光學(xué)技術(shù)，它可以通過(guò)對(duì)物體發(fā)出的光進(jìn)行干涉測(cè)量，從而推斷出物體表面的形態(tài)或者透明度等信息。波前復(fù)原技術(shù)廣泛應(yīng)用于光學(xué)成像、光學(xué)通信、醫(yī)學(xué)成像等領(lǐng)域。在波前復(fù)原技術(shù)中，相位信息的獲取是關(guān)鍵問(wèn)題之一，一般情況下，我們需要通過(guò)運(yùn)用復(fù)雜的相位測(cè)量技術(shù)或者使用特殊的設(shè)備來(lái)獲得物體波前的相位信息。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為波前復(fù)原技術(shù)的提高提供了一種新的思路。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。利用CNN可以提取物體的特征信息，根據(jù)這些特征信息可以預(yù)測(cè)物體波前的相位信息。本文提出一種基于光強(qiáng)圖像深度學(xué)習(xí)的波前復(fù)原方法。該方法結(jié)合了CNN和波前傳輸方法，利用CNN訓(xùn)練出的模型預(yù)測(cè)出物體波前的相位信息，再利用波前傳輸方法進(jìn)行波前復(fù)原。我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較不同模型進(jìn)行波前復(fù)原的效果，發(fā)現(xiàn)該方法能夠有效地提高波前復(fù)原的精度和速度，并且對(duì)于較大的物體進(jìn)行波前復(fù)原的效果更好。方法1.數(shù)據(jù)集的處理在進(jìn)行波前復(fù)原之前，我們需要首先準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。本文采用了傳統(tǒng)的光學(xué)方法獲得數(shù)據(jù)集，即通過(guò)激光陣列照射物體產(chǎn)生的衍射光來(lái)獲取物體圖像。我們將采集到的圖像處理為灰度圖像，并生成相應(yīng)的相位圖像，作為CNN的輸入和輸出數(shù)據(jù)。同時(shí)，我們還構(gòu)造了一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集，該測(cè)試數(shù)據(jù)集包含不同物體大小和透明度的圖像，用于測(cè)試訓(xùn)練出的CNN模型。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練在得到數(shù)據(jù)集后，我們使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。CNN的結(jié)構(gòu)包括若干個(gè)卷積層、池化層和全連接層。我們采用了ResNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地避免深度網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問(wèn)題。我們將訓(xùn)練的CNN模型保存，以備后續(xù)的波前復(fù)原過(guò)程使用。3.波前傳輸方法進(jìn)行波前復(fù)原在訓(xùn)練好CNN模型后，我們可以利用該模型預(yù)測(cè)出物體波前的相位信息。然后，我們可以采用波前傳輸方法進(jìn)行波前復(fù)原。波前傳輸方法是一種常用的光學(xué)方法，它可以通過(guò)光學(xué)透鏡或其他透明物體對(duì)光進(jìn)行折射或反射，從而使得波前經(jīng)過(guò)透鏡或其他透明物體后發(fā)生變化。在波前復(fù)原過(guò)程中，我們需要首先記錄下物體表面的形態(tài)和位置信息，然后利用記錄的信息進(jìn)行波前傳輸。最后，我們將波前傳輸前后的光強(qiáng)圖像進(jìn)行比較，從而得到物體的相位信息。通過(guò)不斷迭代，我們可以逐步得到物體表面的形態(tài)和透明度等信息。結(jié)果與討論為了評(píng)估該方法的效果，我們利用生成的測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較。我們分別采用了三種不同結(jié)構(gòu)的CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，分別是VGG、GoogLeNet和ResNet。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用ResNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練的CNN模型具有最好的波前復(fù)原效果。相比于其他兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用ResNet的方法可以更準(zhǔn)確地還原物體的形狀和透明度信息。此外，我們還比較了使用波前復(fù)原方法和不使用波前復(fù)原方法進(jìn)行物體圖像恢復(fù)的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用波前復(fù)原方法可以大大提高物體圖像的清晰度和細(xì)節(jié)度。而不使用波前復(fù)原方法的圖像恢復(fù)效果則較差。結(jié)論本文提出了一種基于光強(qiáng)圖像深度學(xué)習(xí)的波前復(fù)原方法。該方法結(jié)合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和波前傳輸方法，利用CNN訓(xùn)練出的模型預(yù)測(cè)出物體波前的相位信息，再利用波前傳輸方法進(jìn)行波前復(fù)原。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效地提高波前復(fù)原的精度和速度，并且對(duì)于較大的物體進(jìn)行波前復(fù)原的效果更好。因此，該方法具有廣泛的應(yīng)用前景。參考文獻(xiàn)[1]Q.Li,Z.Chen,W.Zuo,andL.Zhang,“Adeeplearningapproachforwavefrontsensing,”O(jiān)pticsExpress,vol.25,no.14,pp.16330-16343,2017.[2]Y.Guo,Y.Liu,X.Li,andW.Wang,“Deeplearningbasedwavefrontsensingforadaptiveoptics,”O(jiān)pticsExpress,vol.27,no.21,pp.30364-30375,2019.[3]S.Dong,Y.Zhang,Z.Hu,andX.Gu,“Phaseretrievalofwa