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相位恢复法利用光波传输中某一(或某些)截面上的光强分布来传感系统波前,其结构简单,不易受震动及环境干扰,被广泛应用于光学遥感和像差检测等领域.传统相位恢复法采用迭代计算,很难满足实时性要求,且在一定程度上依赖于迭代转换或迭代优化初值.为克服上述问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的相位恢复方法,该方法采用基于小波变换的图像融合技术对焦面和离焦面图像进行融合处理,可在不损失图像信息的同时简化卷积神经网络的输入.网络模型训练完成后可依据输入的融合图像直接输出表征波前相位的4-9阶Zernike系数,且波前传感精度均方根(root-mean-square,RMS)可达0.015λ,λ=632.8 nm.研究了噪声、离焦量误差和图像采样分辨率等因素对波前传感精度的影响,验证了该方法对噪声具有一定鲁棒性,相对离焦量误差在7.5%内时,波前传感精度RMS仍可达0.05λ,且随着图像采样分辨率的提升,波前传感精度有所改善,但训练时间成本随之增加.此外,分析了实际应用中,当系统像差阶数与网络训练阶数略有差异时,本方法所能实现的传感精度,并给出了解决方案. 相似文献
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