一种基于语义分割的无干涉编码孔径相关全息术去噪方法

专利主权项内容

1.一种基于语义分割的无干涉编码孔径相关全息术去噪方法，其特征在于，所述方法采用具体无干涉编码孔径相关全息术的装置包括单色LED光源、第一透镜、样品槽、第二透镜、偏振片、相位型空间光调制器PSLM(Phase Spatial Light Modulator)、CMOS图像传感器，其中：来自单色LED光源的非相干光使用第一透镜聚焦以照亮样品槽，从光源到第一透镜的距离为d1，从第一透镜到样品槽的距离为d2，从样品槽衍射出来的光被第二透镜收集并准直，样品槽至第二透镜的距离为f，与第二透镜的焦距保持一致，准直后的光被偏振片沿PSLM的有源轴偏振，使得大部分的光入射到PSLM，编码相位掩膜加载在PSLM上，受编码相位掩膜调制后的光传播到传感器平面被图像传感器记录，首先在样品槽上放置一个直径为4mm的针孔，由图像传感器记录到点扩散全息图，再将针孔替换为物体，得到对应的物体全息图；所述方法包括以下四个步骤：S1：点扩散全息图和物体全息图记录：由基于稀疏响应的Gerchberg-Saxton算法生成CPM(Coded Phase Mask)，用x，y分别表示垂直于光传播方向任意平面的横、纵向坐标轴，从点光源发出的非相干光受CPM的调制后进行衍射传播，在图像传感器平面得到最终的强度分布作为点扩散全息图，其表达式为式中f是CPM平面前方透镜的焦距，z表示CPM平面到图像传感器的距离，代表点光源平面中的光源位置，/>代表传感器平面的物点位置；h将物体置于光源平面和CPM平面之间，光经过和上述过程相同的方式传播，由于光源发出的光是非相干光，故放置的二维物体可视为诸多点的集合，又由于系统是线性的，所以在图像传感器平面得到的强度分布可以视为物体上所有点响应的总和，于是给出物体全息图表达式为S2：使用互相关重建算法得出重建结果：使用纯相位滤波对点扩散全息图和物体全息图进行重建，得到重建结果，其表达式为式中表示互相关运算，/>表示傅里叶变换，/>表示傅里叶变换，arg{·}表示取复数辐角，/>表示对/>做纯相位滤波；S3：获取数据集输入卷积神经网络得到训练结果：使用2000张数字图像作为物体，通过无干涉编码孔径相关全息术得到相应的2000张物体全息图和点扩散全息图，通过上述的互相关算法得到2000张重建结果，对它们进行标注，标注后的图像作为数据集，将数据集输入到CNN中，设计训练次数为50次，比较训练结果，选用其中效果最好的一次；S4：输入重建结果得到去噪图像：向训练好的CNN中输入需要去噪的重建结果会输出一个覆盖图像，将覆盖图像和重建结果相乘得到最终的去噪图像。 马 克 数 据 网