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该杂志刊期列表
- 2026年
- 1期
国内刊号：51-1125/TN
国际刊号：1001-3806
发布日期:
作者：张鸿昊, 王慧青, 余厚云
关键词：图像处理, 相位解包裹, 深度学习, 激光散斑干涉
为了克服传统相位解包裹方法在噪声鲁棒性、计算效率及不连续区域适应性方面的局限性，设计了结合残差结构、注意力机制和特征金字塔等模块的U型网络框架（ResAtt-UNet）的散斑干涉相位解包裹算法。通过模拟数据集对算法进行训练，并基于仿真数据进行了模拟测试。结果表明，该算法的均方根误差均值为0.0837，结构相似度均值为0.9996；计算得到的最大相对变形值为3.3800 ?m，与真实值接近；解包裹效果更清晰平滑，受背景噪声的影响相对较小，展现出良好的鲁棒性和泛化能力。ResAtt-Unet算法显著提升了噪声环境下相位解包裹的精度和效率，为动态形变测量提供了可靠解决方案。
来源：2026年第1期
《激光技术》期刊编辑部
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