并行神经网络模型

宽温区小样本重建

一个小训练集即可覆盖16–56 °C宽温区,未知温度散斑图重建质量高,且对裁剪和激光功率波动具鲁棒性。

Hu, Shicheng · 刘枫 · 宋彬彬 · 张昊 · 林炜 · 刘波 · Duan, Shaoxiang · 姚远

Optics and Laser Technology 2024

参数信息

平均SSIM
0.8035
平均SSIM
0.7702
平均SSIM
0.6350

技术优势

小样本即可覆盖宽温区

只需160张训练图即可在16–56°C范围内获得有效重建,减少数据采集负担。

抗散斑图裁剪

模型对输入散斑图的裁剪具有良好免疫力,增强了成像系统的实用性。

抗激光功率波动

对激光功率波动不敏感,保证了光束传输中的稳定性。

温度范围易扩展

模型训练快、部署简单,只需增加少量模型即可扩展适用温度范围。

应用场景