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一种用于干涉术的深度学习相移干涉条纹图盲去噪方法

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本发明公开了一种用于干涉术的深度学习相移干涉条纹图盲去噪方法，属于图像处理领域。该方法包括：S1生成一系列样品任意相移噪声干涉条纹图和对应的样品任意相移无噪声干涉条纹图；S2裁剪后，构建样品数据集；S3设计深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络框架；S4得到训练好的深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络模型；S5获得样品任意相移无噪声干涉条纹图。本发明所述方法将样品任意相移噪声干涉条纹图输入到训练好的深度学习相移干涉条纹图盲去噪卷积神经网络模型中，高效高质地输出样品任意相移无噪声干涉条纹图；本发明所述方法盲去噪质量好，速度快，提高了噪声去除效率，具有广泛的实用价值与应用前景。

著录项

公开/公告号CN112233034A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-15

原文格式PDF
申请/专利权人常州机电职业技术学院;
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申请/专利号CN202011121805.3
发明设计人徐小青;陆宇峰;陆建军;王霆;张金标;
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申请日2020-10-20
分类号G06T5/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构21200 大连理工大学专利中心;
代理人戴风友
地址 213164 江苏省常州市武进区鸣新中路26号
入库时间 2023-06-19 09:35:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-13

授权

发明专利权授予

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1. 一种用于干涉术的深度学习相移干涉条纹图盲去噪方法 [P] . 中国专利： CN112233034A . 2021-01-15
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