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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海交通大學申請的專利基于傅里葉啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡的實時全息圖生成方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115797231B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211548093.2，技術領域涉及：G06T5/10；該發(fā)明授權基于傅里葉啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡的實時全息圖生成方法是由李燕;凌玉燁;董振興;徐超設計研發(fā)完成，并于2022-12-05向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于傅里葉啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡的實時全息圖生成方法在說明書摘要公布了：一種基于傅里葉啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡的實時全息圖生成方法，在編碼階段采用帶有跳躍連接的改進型U?Net網(wǎng)絡模型融合來自空間分支的空間特征和來自傅里葉分支的傅立葉特征，將圖像轉換為純相位的全息圖；在解碼階段通過角譜法得到重建結果。本發(fā)明能夠用于實時和高保真相位全息圖生成，并且重建得到的圖像無散斑噪聲。

本發(fā)明授權基于傅里葉啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡的實時全息圖生成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于傅里葉啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡的實時全息圖生成方法，其特征在于，在編碼階段采用帶有跳躍連接的改進型U-Net網(wǎng)絡模型融合來自空間分支的空間特征和來自傅里葉分支的傅里葉特征，將圖像轉換為純相位的全息圖；在解碼階段通過角譜法得到重建結果； 所述的改進型U-Net網(wǎng)絡模型包括：兩個卷積層、四個傅里葉模塊和HardTanh激活層，其中：兩個卷積層從輸入圖像中提取出空間特征，即局部特征圖；每個傅里葉模塊通過使用二維快速傅里葉變換2D-FFT將局部特征圖轉換至頻域后通過兩個11卷積層提取全局傅里葉特征，并通過反傅里葉變換IFFT轉換至原始域后，再通過添加局部特征圖和全局特征圖，得到新的特征圖；HardTanh激活層將輸出的全息圖約束至范圍的相位。

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