标题 |
![]() 基于深度学习的数字全息干涉测量相位数据计算去噪
相关领域
散斑噪声
斑点图案
计算机科学
全息术
数字全息术
噪音(视频)
人工智能
全息干涉法
电子散斑干涉技术
高斯噪声
相(物质)
高斯分布
数据集
深度学习
计算机视觉
光学
物理
图像(数学)
量子力学
|
网址 |
求助人暂未提供
|
DOI |
暂未提供,该求助的时间将会延长,查看原因?
|
其它 |
Montresor, S.; Tahon, M.; Laurent, A.; Picart, P. Computational de-noising based on deep learning for phase data in digital holographic interferometry. APL Photonics 2020, 5, 030802. |
求助人 | |
下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
温馨提示:该文献已被科研通 学术中心 收录,前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库,收集文献的基本信息(如标题、摘要、期刊、作者、被引量等),不提供下载功能。如需下载文献全文,请通过文献求助获取。
|