基于深度学习的电子散斑干涉条纹图相位恢复

Abstract

针对单幅电子散斑干涉条纹图的相位恢复问题，以U-Net为基础网络，融合子像素卷积模块和结构化特征增强模块，提出了USS-Net，实现对单幅条纹图端到端的相位恢复。首先改进上采样方式，采用子像素卷积使网络能学习到更多的条纹细节信息，同时降低反卷积零值填充对梯度计算的影响。其次在编码部分改进特征融合方式，采用结构化特征增强模块，充分融合不同尺度的特征信息，解决条纹疏密程度不均导致特征提取不佳的问题，进而提升对单个像素点的分割准确性。建立了ESPI条纹-相位仿真和实验数据集，对USS-Net模型进行测试与分析，验证所提方法的有效性。所提方法克服了传统相位恢复方法过程繁琐、容易受噪声干扰等缺点，有效提高了单幅条纹图相位恢复的准确率。