Hformer: Hybrid convolutional neural network transformer network for fringe order prediction in phase unwrapping of fringe projection

计算机科学 卷积神经网络 人工智能 编码器 变压器 深度学习 模式识别(心理学) 算法 电压 物理 量子力学 操作系统
作者
Xinjun Zhu,Zhiqiang Han,Mengkai Yuan,Qinghua Guo,Hongyi Wang,Limei Song
出处
期刊:Optical Engineering [SPIE]
卷期号:61 (09) 被引量:3
标识
DOI:10.1117/1.oe.61.9.093107
摘要

Deep learning based on convolutional neural network (CNN) has attracted more and more attention in phase unwrapping of fringe projection three-dimensional (3D) measurement. However, due to the inherent limitations of convolutional operator, it is difficult to accurately determine the fringe order in wrapped phase patterns that rely on continuity and globality. To attack this problem, in this paper we develop a hybrid CNN-transformer model (Hformer) dedicated to phase unwrapping via fringe order prediction. The proposed Hformer model has a hybrid CNN-transformer architecture that is mainly composed of backbone, encoder, and decoder to take advantage of both CNN and transformer. Backbone is used as a wrapped phase pattern feature extractor. Encoder and decoder with cross attention are designed to enhance global dependency for the fringe order prediction. Experimental results show that the proposed Hformer model achieves better performance in fringe order prediction compared with the CNN models such as U-Net and DCNN. Our work opens an alternative way to the CNN-dominated deep learning phase unwrapping of fringe projection 3D measurement.
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