基于离焦光栅的单帧深度学习相位反演算法

摘要：

针对目前相位差法收敛速度慢以及需要CCD在焦面以及离焦面多次测量的问题,提出了基于离焦光栅的单帧深度学习相位反演算法.该算法用离焦光栅对入射波前进行调制,可同时在透镜焦平面上获得正负离焦以及焦面远场光强分布;此外算法引入卷积神经网络替代原有的多次扰动寻优过程,波前复原算法耗时大大降低.仿真结果表明:算法可根据单帧透镜焦面远场光强分布实现高精度快速波前复原,残差波前的均方根为入射波前均方根的6.7％,算法进行一次波前复原所需时间可小于0.6 ms.

关键词：波前复原、离焦光栅、卷积神经网络、相位差法

所属期刊栏目：49

分类号：O439(光学)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：11-18