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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法，借助不确定性学习框架中的网络模型不确定度，构建能直接反映相位退相关噪声等级的像素级位移追踪方法，可以在不改变现有PC‑OCE测量系统结构基础上，解决形变量过大引起的相位退相关问题，进而扩展了PC‑OCE的动态范围。
主权项：1.用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法，其特征在于，包括：S1、PC-OCE采集样品形变前后的干涉光谱信号I1k，y和I2k，y，其中k为激光器的波数，y为截面空间坐标；S2、对干涉光谱信号I1k，y和I2k，y分别进行傅里叶变换，并通过求辐角得到各自的包裹相位φ1z，y和φ2z，y，其中z表示深度坐标；S3、在形变后的包裹相位φ2z，y上选取一个尺寸为M×M的子区，该子区的中心点ξ，η为待相位追踪的像素点；S4、将步骤S3所述的子区沿水平方向和垂直方向作像素级位移Δξ，Δη，并计算像素级位移对应的差分包裹相位；S5、构建并训练U-Net++结构的贝叶斯深度神经网络，其中网络的输入为差分包裹相位，输出为相位梯度的模型不确定度，以贝叶斯推断方法得到网络权重的最优后验概率密度分布；S6、将步骤S4得到的差分包裹相位送入训练好的U-Net++结构的贝叶斯深度卷积网络中，得到对应的模型不确定度；S7、对步骤S6得到的模型不确定度构建能量优化方程，以寻找能量最小对应的像素级位移；S8、在步骤S2得到的形变后包裹相位φ1z，y的基础上，对每个像素点依据步骤S3～步骤S7进行处理，得到像素级水平位移场Δξ*m，n和轴向位移场Δη*m，n；S9、根据步骤S8得到的像素级水平位移场Δξ*m，n和轴向位移场Δη*m，n，进行相位退相关下的像素级位移补偿处理，实现动态范围扩展。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法
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