作者单位
摘要
西安工业大学 基础学院, 西安 710021
针对同轴数字全息中零级像及孪生像对再现像干扰的问题,提出一种基于深度学习的单帧同轴数字全息图重建方法。利用神经网络强大的特征提取能力,去除同轴全息重建过程中零级像及孪生像对再现像的干扰。分别针对强度型和相位型目标所对应的同轴全息图利用U-Net的卷积神经网络进行了训练和重建,结果表明U-Net网络对强度型和相位型目标均能实现高质量的重建。为进一步验证该网络对不同类型目标的泛化性,将字母数据集生成的同轴全息图在不同噪声水平下进行了重建,结果表明该网络对不同目标及噪声均具有良好的鲁棒性,且重建结果与真实目标的结构相似度均保持在0.92以上。
数字全息 同轴 深度学习 相位 神经网络 重建 Digital holography On-axis Deep learning Phase Neural networks Reconstruction 
光子学报
2021, 50(12): 1210004
叶薇薇 1,2,*房鸿 1刘承香 2吴旭 2[ ... ]张力 3
作者单位
摘要
1 西安工业大学 数理系,西安 710032
2 深圳市激光工程重点实验室, 深圳大学 电子科学与技术学院,深圳518060
3 深圳大学 信息工程学院,深圳 518060
研究了输出谱型为近高斯型的掺铒超荧光光纤光源,分析了高斯型光谱的自相干函数和影响平均波长稳定性的因素.采用双程前向光源结构,通过选择铒纤长度获得高斯型光谱输出,同时调节泵浦功率来优化铒纤的本征温度系数对光源的影响,得到铒纤长度10.05 m,泵浦功率为172 mW时,整体光路(除半导体泵浦激光器及其驱动电源)在全温-40 ℃~60 ℃测试条件下平均波长稳定性为66.651 ppm的近高斯型掺铒光纤光源.
掺铒超荧光光纤光源 近高斯型 双程前向 自相干函数 平均波长稳定性 Erbium-doped fiber super-flourescent source Near Gaussian-shaped spectrum Double-pass forward Self-coherence function Mean-wavelength stability 
光子学报
2011, 40(5): 694

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