深度学习理论的激光全息成像图像重构研究

• 作者: 刘娜 付苗苗
• 来源期刊: 激光杂志
• 关键词: 激光全息技术 图像质量 提取特征 重构精度 支持向量机 验证性测试
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 126-129
• 页数: 4页
• 分类号: TN247
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2021.04.126

摘要

针对传统方法在激光全息成像图像重构过程中存在一些弊端,设计了基于深度学习理论的激光全息成像图像重构方法.首先采集待重构的激光全息成像图像,从中提取激光全息成像图像重构特征,然后将特征作为输入,理想激光全息成像图像作为输出,通过支持向量机的学习拟合两者的之间的关联,实现激光全息成像图像重构,最后采用多幅激光全息成像图像测试本文方法的重构效果,结果表明,深度学习理论的激光全息成像图像重构精度高于95％,像重构时间大约为20 ms,激光全息成像图像重构的效率明显提升,为激光全息成像图像后续处理打下了良发的基础.