| 一种基于二阶矩的神经网络波前重构方法 | |
赵刚 ; 李文龙; 朱永田; 窦江培; 张熙; 郭晶; 王钢
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| 2025-10-28 | |
| Rights Holder | 南京天文光学技术研究所 |
| Country | 中国 |
| Subtype | 实用新型 |
| Abstract | 本发明公开了一种基于二阶矩的神经网络波前重构方法,旨在解决传统相位恢复算法在强湍流条件下重构精度低、健壮性差的问题。本方法构建一个结合DenseBlock、SEBlock以及U-Net结构的Moment-U-Net神经网络,通过二阶矩提取光斑形状信息,计算光斑实际质心到参考质心的偏移量、强度信息,将光斑形状信息、光斑偏移量和光斑强度信息共同作为Moment-U-Net神经网络的输入特征,训练输入特征到大气相位屏之间的映射关系。本发明在强湍流环境下表现出优异的健壮性和毫秒级的运算速度。本发明可实现强湍流下的精确波前重构,在图像事后重建和光学系统校正领域具有重要意义。 |
| Subject Area | 天文技术与方法 |
| Patent Number | ZL202510083298.5 |
| Language | 中文 |
| Document Type | 专利 |
| Identifier | http://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/2276 |
| Collection | 中国科学院南京天文光学技术研究所知识成果 专利 |
| Affiliation | 南京天文光学技术研究所 |
| Recommended Citation GB/T 7714 | 赵刚,李文龙,朱永田,等. 一种基于二阶矩的神经网络波前重构方法. ZL202510083298.5[P]. 2025-10-28. |
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| 一种基于二阶矩的神经网络波前重构方法.p（32771KB） | 专利 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | View Download | ||
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