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基于PSI-IPENet的两帧移相干涉相位恢复算法
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作者 许莎莎 杨承霖 +5 位作者 李明星 葛久捌 吴晶晶 俞琳 朱华新 胡立发 《液晶与显示》 北大核心 2025年第8期1154-1162,共9页
移相干涉(PSI)是一种广泛应用于精密光学测量的技术,但传统的PSI方法通常需要3帧或以上的移相干涉图,限制了其在动态测量和振动敏感环境中的应用。为了解决这一问题,本文提出了一种基于深度学习的PSI-IPENet框架,该框架采用二对一(Two-t... 移相干涉(PSI)是一种广泛应用于精密光学测量的技术,但传统的PSI方法通常需要3帧或以上的移相干涉图,限制了其在动态测量和振动敏感环境中的应用。为了解决这一问题,本文提出了一种基于深度学习的PSI-IPENet框架,该框架采用二对一(Two-to-One)结构,即以两帧移相干涉图作为双通道输入,对应一帧相位图作为监督信号,并构建数据集进行训练。PSI-IPENet结合IPENet的特征提取能力与干涉成像的物理特性,有效提高了相位恢复的鲁棒性和抗噪能力。实验结果表明,该方法在低帧数输入的情况下,仍能保持高精度的相位恢复能力,与传统四步移相法相比,在信噪比、相位误差等指标上均具有显著优势。 展开更多
关键词 移相干涉 相位恢复 深度学习 ipenet
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