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一种利用光强图像进行深度学习的波前复原技术

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简介：
本研究提出了一种基于深度学习的新型波前复原方法，通过分析光强图像来恢复原始波前信息，适用于光学系统中的高精度成像与校正。 基于深度学习的波前复原方法利用训练好的卷积神经网络(CNN)模型直接从输入光强图像中获取波前像差的Zernike系数，无需进行迭代计算，因此该方法简单且易于实现，有助于快速获得相位信息。CNN通过大量畸变远场光强图像及其对应的Zernike波前系数数据训练来自动提取特征并学习两者之间的关系。本研究以35阶Zernike大气湍流像差为基础，建立了一个基于CNN的波前复原模型，并通过对静态波前畸变进行分析，验证了该方法在可行性及复原能力方面的有效性。

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  • 一种利用光强图像进行深度学习的波前复原技术
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