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面向干涉包裹相位的多等级噪声抑制网络
1
作者
刘芸
吴晓强
+5 位作者
康琦
薛锦锋
陈梦露
张碧轩
焦明星
邢俊红
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第14期2299-2310,共12页
包裹相位是激光干涉测量获取相位信息的前提,为了减小测量过程中噪声对包裹相位条纹的干扰,提高重构图像的质量,提出了一种非对称融合非局部边缘提取神经网络(Asymmetric Fusion Non-Local and Verge Extraction Neural Network,AFNVEN...
包裹相位是激光干涉测量获取相位信息的前提,为了减小测量过程中噪声对包裹相位条纹的干扰,提高重构图像的质量,提出了一种非对称融合非局部边缘提取神经网络(Asymmetric Fusion Non-Local and Verge Extraction Neural Network,AFNVENet)。该网络在FFDNet基础上,设计了非对称融合非局部块和边缘提取模块,通过融合不同级别噪声特征及反向引导去噪过程,在有效抑制多等级噪声的同时,保留了更多的图像细节信息。选择带有乘性散斑与加性随机噪声的包裹相位数据集用于训练,通过消融实验和对比实验结果表明,AFNVENet算法对不同等级的噪声都具有更好的噪声滤除效果,当噪声标准差在[0,2.0]范围内变化时,去噪后的PSNR、SSIM和SSI均值分别达到24.88 dB,0.97和0.95。此外,通过进一步解包裹结果表明,AFNVENet去噪后的解包裹相位均方根误差均值比SCAF,NLM,KSVD和DnCNN分别减小了87%,73%,79%和36%,验证了该方法的可行性。AFNVENet方法在抑制噪声时具有较好的鲁棒性,可适用于不同干涉测量环境下多等级噪声的包裹相位信息恢复。
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关键词
激光干涉测量
包裹相位
噪声抑制
AFNVENet网络
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职称材料
题名
面向干涉包裹相位的多等级噪声抑制网络
1
作者
刘芸
吴晓强
康琦
薛锦锋
陈梦露
张碧轩
焦明星
邢俊红
机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第14期2299-2310,共12页
基金
国家自然科学基金项目(No.61805195,No.51875455)
陕西省重点研发计划项目(No.2023-YBGY-400)
+1 种基金
西安市科技计划项目(No.22GXFW0089)
西安理工大学硕士研究生创意创新种子基金项目(No.252082206)。
文摘
包裹相位是激光干涉测量获取相位信息的前提,为了减小测量过程中噪声对包裹相位条纹的干扰,提高重构图像的质量,提出了一种非对称融合非局部边缘提取神经网络(Asymmetric Fusion Non-Local and Verge Extraction Neural Network,AFNVENet)。该网络在FFDNet基础上,设计了非对称融合非局部块和边缘提取模块,通过融合不同级别噪声特征及反向引导去噪过程,在有效抑制多等级噪声的同时,保留了更多的图像细节信息。选择带有乘性散斑与加性随机噪声的包裹相位数据集用于训练,通过消融实验和对比实验结果表明,AFNVENet算法对不同等级的噪声都具有更好的噪声滤除效果,当噪声标准差在[0,2.0]范围内变化时,去噪后的PSNR、SSIM和SSI均值分别达到24.88 dB,0.97和0.95。此外,通过进一步解包裹结果表明,AFNVENet去噪后的解包裹相位均方根误差均值比SCAF,NLM,KSVD和DnCNN分别减小了87%,73%,79%和36%,验证了该方法的可行性。AFNVENet方法在抑制噪声时具有较好的鲁棒性,可适用于不同干涉测量环境下多等级噪声的包裹相位信息恢复。
关键词
激光干涉测量
包裹相位
噪声抑制
AFNVENet网络
Keywords
laser interferometry
wrapped phase
noise suppression
AFNVENet network
分类号
O436.1 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向干涉包裹相位的多等级噪声抑制网络
刘芸
吴晓强
康琦
薛锦锋
陈梦露
张碧轩
焦明星
邢俊红
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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