申请/专利权人：西安工业大学

申请日：2023-11-22

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726823A

主分类号：G06V10/30

分类号：G06V10/30;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种单幅干涉条纹归一化方法及装置，涉及光学测量领域。可以有效提高干涉条纹的对比度，并对环境噪声进行了滤波，预处理之后得到的有效干涉条纹图其包括的干涉条纹更加平滑，细节也得到了更多的保留。包括：初始干涉条纹图和预处理干涉条纹图通过Zernike多项式依次生成待处理干涉条纹图，将样本集中包括的训练集输入至改进的DN‑U‑NET网络进行训练，训练后得到包括最佳权重参数的第一DN‑U‑NET网络；将测试集输入至第一DN‑U‑NET网络进行测试，当均方根误差、峰值信噪比、结构相似性和等效视数均满足设定条件时，将第一DN‑U‑NET网络确定为有效DN‑U‑NET网络；将初始干涉条纹图输入所述有效DN‑U‑NET网络，得到处理后的有效干涉条纹图。

主权项：1.一种单幅干涉条纹归一化方法，其特征在于，包括：对获取到的包括背景光和调制光的待测物的初始干涉条纹图进行归一化和噪声滤波处理，得到预处理干涉条纹图；所述初始干涉条纹图和所述预处理干涉条纹图通过Zernike多项式依次生成待处理干涉条纹图，所述待处理干涉条纹图包括背景光、调制光和环境噪声；基于所述待处理干涉条纹图形成像素为256*256的样本集，将所述样本集中包括的训练集输入至改进的DN-U-NET网络进行训练，训练后得到包括最佳权重参数的第一DN-U-NET网络；将所述样本集包括的测试集输入至所述第一DN-U-NET网络进行测试，得到量化分析所述预处理干涉条纹图的均方根误差、峰值信噪比、结构相似性和等效视数，当均方根误差、峰值信噪比、结构相似性和等效视数均满足设定条件时，将所述第一DN-U-NET网络确定为有效DN-U-NET网络；将所述初始干涉条纹图输入所述有效DN-U-NET网络，得到处理后的有效干涉条纹图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安工业大学 一种单幅干涉条纹归一化方法及装置

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