电子科技大学张志红获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复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：CN116342423B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310324968.9，技术领域涉及：G06T5/00；该发明授权基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法是由张志红;高珩;王冉冉;张雨轩;杨元杰设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法，提出了一个用获取分数阶涡旋光在任意传输位置上的相位信息的解决方案，构建一个对大范围光场模式都适用的模型，从而对分数阶涡旋光在传输途中的相位演化规律进行解析。并在该模型的基础上构建了一套彩色图像恢复系统。结合分数阶涡旋光在传输中的相位演化规律，对任意衍射位置的相位信息都可以准确恢复，依据模型输出的混淆矩阵可以获知，在初始位置，模型可以将所有相位都准确恢复，在近场衍射区域，平均准确率为99.3％。而在远场衍射区域，平均准确率为97.8％。
本发明授权基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的分数阶涡旋光相位恢复与图像恢复方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先将RGB格式的图像进行通道分离，分解成R、G、B格式，针对R、G、B格式的图像进行调制；用分数阶涡旋光束模式的存在与否来表征像素的二进制数； 基于深度学习模型，通过多次轴向测量，得到分数阶涡旋光在不同位置的光场强度图；用不同位置的强度图分别表征不同通道下的图像信息；然后将得到的强度图输入模型，得到对应光束的相位图像；所述深度学习模型损失函数为： x表示源域图像，y表示真实图片，z表示输入生成器G网络的噪声，Dx,y表示鉴别器D网络判断真实图片是否真实的概率；Gx,z表示G网络根据源域图像和随机噪声生成的目标域图片；而Dx,Gx,z是D网络判断G生成图片的是否真实的概率；E代表数学期望；VD,G为判别器的目标函数； 根据相位图像中包含的涡旋强度值，对不同通道的像素进行二进制数的解码，解码完成后就得到了不同通道下的图像，再进行通道复合得到对应的原始图像。
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