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文献类型

  • 1 篇 期刊文献

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  • 1 篇 电子文献
  • 0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

  • 1 篇 理学
    • 1 篇 物理学
  • 1 篇 工学
    • 1 篇 光学工程

主题

  • 1 篇 非迭代复原方法
  • 1 篇 波前复原
  • 1 篇 成像系统
  • 1 篇 自适应光学
  • 1 篇 深度学习
  • 1 篇 卷积神经网络

机构

  • 1 篇 安徽农业大学

作者

  • 1 篇 qiao yan
  • 1 篇 马慧敏
  • 1 篇 高彦伟
  • 1 篇 乔焰
  • 1 篇 焦俊
  • 1 篇 liu haiqiu
  • 1 篇 ma huimin
  • 1 篇 gao yanwei
  • 1 篇 jiao jun
  • 1 篇 刘海秋

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=非迭代复原方法"
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排序:
一种基于光强图像深度学习的波前复原方法
收藏 引用
激光与光电子学进展 2020年 第8期57卷 247-256页
作者: 马慧敏 焦俊 乔焰 刘海秋 高彦伟 安徽农业大学信息与计算机学院 安徽合肥230031
基于深度学习的波前复原方法是利用训练好的卷积神经网络(CNN)模型并直接根据输入的光强图像得到波前像差的Zernike系数,不需要进行迭代计算,方法简单易于实现,便于快速获取相位。CNN的训练是通过对大量畸变远场光强图像和其对应的Zern... 详细信息
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