上海交通大学李燕获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于傅里叶启发的神经网络的实时全息图生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115797231B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211548093.2，技术领域涉及：G06T5/10；该发明授权基于傅里叶启发的神经网络的实时全息图生成方法是由李燕;凌玉烨;董振兴;徐超设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于傅里叶启发的神经网络的实时全息图生成方法在说明书摘要公布了：一种基于傅里叶启发的神经网络的实时全息图生成方法，在编码阶段采用带有跳跃连接的改进型U‑Net网络模型融合来自空间分支的空间特征和来自傅里叶分支的傅立叶特征，将图像转换为纯相位的全息图；在解码阶段通过角谱法得到重建结果。本发明能够用于实时和高保真相位全息图生成，并且重建得到的图像无散斑噪声。
本发明授权基于傅里叶启发的神经网络的实时全息图生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶启发的神经网络的实时全息图生成方法，其特征在于，在编码阶段采用带有跳跃连接的改进型U-Net网络模型融合来自空间分支的空间特征和来自傅里叶分支的傅里叶特征，将图像转换为纯相位的全息图；在解码阶段通过角谱法得到重建结果； 所述的改进型U-Net网络模型包括：两个卷积层、四个傅里叶模块和HardTanh激活层，其中：两个卷积层从输入图像中提取出空间特征，即局部特征图；每个傅里叶模块通过使用二维快速傅里叶变换2D-FFT将局部特征图转换至频域后通过两个11卷积层提取全局傅里叶特征，并通过反傅里叶变换IFFT转换至原始域后，再通过添加局部特征图和全局特征图，得到新的特征图；HardTanh激活层将输出的全息图约束至范围的相位。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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