Suppr超能文献

基于卷积神经网络的波前校正中的歧义问题缓解。

Mitigating the ambiguity problem in the CNN-based wavefront correction.

出版信息

Opt Lett. 2022 Jul 1;47(13):3251-3254. doi: 10.1364/OL.459799.

Abstract

In this work, we propose an attention-based adaptive optics method that uses a non-local block to integrate phase diversity with a convolutional neural network (CNN). The simulation results showcase the effectiveness of the proposed method to mitigate the ambiguity problem of phase retrieval and better performance than traditional CNN-based wavefront correction.

摘要

在这项工作中,我们提出了一种基于注意力的自适应光学方法,该方法使用非局部块将相位多样性与卷积神经网络(CNN)集成在一起。模拟结果展示了所提出的方法在减轻相位恢复的模糊问题方面的有效性,并且比传统基于 CNN 的波前校正具有更好的性能。

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