典型文献
融合注意力机制的相位解包裹方法
文献摘要：
相位解包裹在数字全息显微成像技术中占据着重要地位,是获取相位信息不可缺少的关键一步,而目前传统的相位解包裹算法进入瓶颈期,文章对利用深度学习进行相位解包裹研究方法加以改进,获取更好的实验结果.提出了一种改进U-Net的相位解包裹方法,在残差块之后加入通道注意力模块,并使用深度可分离卷积替代部分传统卷积,利用随机矩阵生成的大量模拟相位图作为数据集训练,达到对真实全息图相位解包裹目的,解决了光路不便获取大量数据集的难题.通过本方法不同实验全息图样本进行解包裹,并且与其它解包裹算法结果对比,实验结果表明,所提解包裹方法样品边缘更平滑,背景平坦,实验测试集与离散余弦解包裹结果的结构相似性指数从平均0.932提升至0.973,峰值信噪比由平均21.60提升至29.18.
文献关键词：
数字全息;相位解包裹;显微成像;注意力机制;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
王硕;王华英;王学;裴瑞景;王杰宇;王文健;雷家良;张子健
作者机构：
河北工程大学数理科学与工程学院,河北邯郸056038;河北省计算光学成像与光电检测技术创新中心,河北邯郸056038
文献出处：
引用格式：
[1]王硕;王华英;王学;裴瑞景;王杰宇;王文健;雷家良;张子健-.融合注意力机制的相位解包裹方法)[J].光学技术,2022(04):385-390
A类：
B类：
注意力机制,相位解包裹,数字全息显微成像,相位信息,前传,瓶颈期,加以改进,Net,残差块,通道注意力模块,使用深度,深度可分离卷积,随机矩阵,相位图,集训,全息图,光路,图样,结果对比,平坦,实验测试,测试集,余弦,结构相似性指数,峰值信噪比
AB值：
0.229724
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