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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种稀疏颗粒全息图快速处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115145138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210671881.4，技术领域涉及：G03H1/08；该发明授权一种稀疏颗粒全息图快速处理方法是由吴学成;吴迎春;陈玲红;林志明;张雪刚;金其文;岑可法设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀疏颗粒全息图快速处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种稀疏颗粒全息图快速处理方法，所述方法包括：1用神经网络模型识别在稀疏颗粒环境下拍摄得到的全息图中的单颗粒全息条纹并标记；2在整幅全息图中对被标记的单颗粒全息条纹进行局部重建；3对局部重建的截面图进行轴向定位，采用自聚焦算法找到聚焦截面，从聚焦截面来提取颗粒信息。本发明提供的稀疏颗粒全息图快速处理方法克服了稀疏颗粒全息图像数据冗余所导致的重建计算量大问题。

本发明授权一种稀疏颗粒全息图快速处理方法在权利要求书中公布了：1.一种稀疏颗粒全息图快速处理方法，其特征在于，所述方法包括：1用神经网络模型识别在稀疏颗粒环境下拍摄得到的全息图中的单颗粒全息条纹并标记；2在整幅全息图中对被标记的单颗粒全息条纹进行局部重建；3对局部重建的截面图进行轴向定位，采用自聚焦算法找到聚焦截面，从聚焦截面来提取颗粒信息；所述神经网络模型通过以下方法训练得到：在全息图上标注单颗粒的全息条纹作为带标签的数据集，对神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；在步骤1中，所述神经网络模型采用基于卷积神经网络CNN搭建图像识别的神经网络或yolov5神经网络模型；在步骤1中，所述神经网络模型输出单颗粒全息条纹的范围[class,x_center,y_center,width,height]，式中，class为类别的编号，x_center为目标的中心点所处的中心点的x轴坐标，y_center为目标的中心点所处的y轴的中心点所处的y轴坐标，width为目标边框的宽度，height为目标边框的高度。

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