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申请/专利权人:上海理工大学
摘要:本发明公开了一种基于深度学习的多模光纤散斑图像重构方法,包括:S1、利用光学实验系统获取MNIST手写体通过多模光纤模式色散后出现的散斑图;S2、将获取的散斑图像划分为训练集与测试集,2000张散斑用作训练,200张用于测试;S3、将多尺度卷积网络模块替换U‑net网络框架里的卷积层,多维度注意力机制模块嵌入网络模型解码层中;S4、将数据集放在设计好的多尺度卷积与多维度注意力机制网络里进行训练得到训练模型;S5、利用训练好的模型对验证集进行图像重构。根据本发明,可以提升小样本数据集下对稀疏信号波形图像的多模光纤散斑图重构质量,增加网络整体的泛化能力。
主权项:1.一种基于深度学习的多模光纤散斑图像重构方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、利用光学实验系统获取MNIST手写体通过多模光纤模式色散后出现的散斑图;S2、将获取的散斑图像划分为训练集与测试集,2000张散斑用作训练,200张用于测试;S3、将多尺度卷积网络模块替换U-net网络框架里的卷积层,多维度注意力机制模块嵌入网络模型解码层中;S4、将数据集放在设计好的多尺度卷积与多维度注意力机制网络里进行训练得到训练模型;S5、利用训练好的模型对验证集进行图像重构。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 上海理工大学 一种基于深度学习的多模光纤散斑图像重构方法
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