买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统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：CN115578276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211207881.5，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统是由申俊飞;张重阳;贺天悦设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统，包括以下步骤：步骤1：输入图像经单透镜成像后，通过复振幅复原网络从输入图像中恢复单透镜成像的光场复振幅分布；步骤2：构建虚拟透镜，根据步骤1得到的复振幅分布和虚拟透镜的点扩散函数的卷积，获取虚拟透镜像面上的复振幅分布；步骤3：根据步骤2中复振幅分布即可得到消色差图像；本发明采用网络模型和虚拟透镜，构建全链路可微的计算成像模型，可消除单透镜得到图像的色差；解决了现有消色差成像技术在实际成像使用中效率低、制作复杂、工程造价高、成像质量受限的问题，避免了复杂光学系统设计，实现了单透镜的高保真宽光谱消色差成像。

本发明授权一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的单透镜消色差计算成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入图像经单透镜成像后，通过复振幅复原网络从输入图像中恢复单透镜成像的光场复振幅分布； 步骤2：构建虚拟透镜，根据步骤1得到的复振幅分布和虚拟透镜的点扩散函数的卷积，获取虚拟透镜像面上的复振幅分布； 步骤3：根据步骤2中复振幅分布即可得到消色差图像； 所述复振幅复原网络为在U-net网络模型，U-net网络模型的最底层下采样模块中加入通道注意力模块；通道注意力模块包括最大池化层、平均池化层和两层全连接网络； 构建复振幅复原网络和虚拟透镜的成像模型，如下： 式中：k为波数，x和y为虚拟透镜平面上的坐标，为虚拟透镜引入的总相位，h为虚拟透镜点扩散函数，x0和y0为虚拟成像面坐标，xi和yi为物面坐标，j为虚数符号，为物距，为相距，为点光源经过虚拟透镜后的光场分布，为虚拟透镜的光圈函数； 虚拟透镜像面上的复振幅分布如下： 式中：为卷积； 步骤3中的消色差图像Io表示为： 式中：W3为复振幅复原网络得到的光场叠加复振幅总分布； 虚拟透镜引入的总相位计算方法如下： 式中：为理想凸透镜提供的基本相位，为泽尼克多项式高度图引入的附加相位；虚拟透镜包括一个理想的凸透镜和附加的泽尼克多项式高度图； 式中：k为波数，f为虚拟透镜的焦距，x和y为虚拟透镜平面上的坐标； 式中：为泽尼克多项式高度图，和'分别是空气和镜头材料的折射率； 复振幅复原网络最后一层为维度为N×6的卷积核，包括三个复振幅A和三个相位φ，组成一个三通道的复振幅分布，从输入的图像中恢复出的N个复振幅分布为： 式中：k为得到的第k个振幅或相位，N为维度，j为虚数符号，为本发明构建的复振幅复原网络CWR-Net从强度图I恢复出复振幅的过程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。