深度学习理论的激光全息成像图像重构研究

作     者：刘娜 付苗苗 LIU Na;FU Miaomiao

作者机构：沧州师范学院机械与电气工程学院河北沧州061001 

基　　金：河北省科技厅项目(No.18211844) 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2021年第42卷第4期

页      码：126-129页

摘      要：针对传统方法在激光全息成像图像重构过程中存在一些弊端,设计了基于深度学习理论的激光全息成像图像重构方法。首先采集待重构的激光全息成像图像,从中提取激光全息成像图像重构特征,然后将特征作为输入,理想激光全息成像图像作为输出,通过支持向量机的学习拟合两者的之间的关联,实现激光全息成像图像重构,最后采用多幅激光全息成像图像测试本文方法的重构效果,结果表明,深度学习理论的激光全息成像图像重构精度高于95%,像重构时间大约为20 ms,激光全息成像图像重构的效率明显提升,为激光全息成像图像后续处理打下了良发的基础。

主 题 词：激光全息技术 图像质量 提取特征 重构精度 支持向量机 验证性测试 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.jgzz.2021.04.126

馆 藏 号：203103128...