Feature-based phase retrieval wavefront sensing approach using machine learning

计算机科学 稳健性(进化) 相位恢复 波前 人工智能 光学 光学(聚焦) 计算机视觉 特征(语言学) 模式识别(心理学) 人工神经网络 泽尼克多项式 数学 物理 傅里叶变换 数学分析 哲学 基因 化学 生物化学 语言学
作者
Guohao Ju,Xin Qi,Hongcai Ma,Changxiang Yan
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:26 (24): 31767-31767 被引量:52
标识
DOI:10.1364/oe.26.031767
摘要

A feature-based phase retrieval wavefront sensing approach using machine learning is proposed in contrast to the conventional intensity-based approaches. Specifically, the Tchebichef moments which are orthogonal in the discrete domain of the image coordinate space are introduced to represent the features of the point spread functions (PSFs) at the in-focus and defocus image planes. The back-propagation artificial neural network, which is one of most wide applied machine learning tool, is utilized to establish the nonlinear mapping between the Tchebichef moment features and the corresponding aberration coefficients of the optical system. The Tchebichef moments can effectively characterize the intensity distribution of the PSFs. Once well trained, the neural network can directly output the aberration coefficients of the optical system to a good precision with these image features serving as the input. Adequate experiments are implemented to demonstrate the effectiveness and accuracy of proposed approach. This work presents a feasible and easy-implemented way to improve the efficiency and robustness of the phase retrieval wavefront sensing.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Quinna发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
3秒前
ZZICU完成签到,获得积分10
4秒前
yun尘世发布了新的文献求助10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
7秒前
罗拉发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
8秒前
鱼e完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
11秒前
11秒前
song发布了新的文献求助10
13秒前
ding应助时尚初之采纳,获得10
13秒前
罗拉完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
yun尘世完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
自信南霜完成签到,获得积分10
15秒前
tingting9完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
19秒前
卡布奇诺完成签到,获得积分10
19秒前
13223456发布了新的文献求助10
19秒前
青山落日秋月春风完成签到,获得积分10
21秒前
22秒前
23秒前
23秒前
小马甲应助动听的雅绿采纳,获得30
24秒前
1177发布了新的文献求助10
26秒前
26秒前
喜喵喵完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
27秒前
27秒前
11关注了科研通微信公众号
28秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989242
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531393
关于积分的说明 11253753
捐赠科研通 3270010
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804868
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136