電子科技大學張志紅獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利基于深度學習的分數階渦旋光相位恢復與圖像恢復方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116342423B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310324968.9，技術領域涉及：G06T5/00；該發明授權基于深度學習的分數階渦旋光相位恢復與圖像恢復方法是由張志紅;高珩;王冉冉;張雨軒;楊元杰設計研發完成，并于2023-03-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于深度學習的分數階渦旋光相位恢復與圖像恢復方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的分數階渦旋光相位恢復與圖像恢復方法，提出了一個用獲取分數階渦旋光在任意傳輸位置上的相位信息的解決方案，構建一個對大范圍光場模式都適用的模型，從而對分數階渦旋光在傳輸途中的相位演化規律進行解析。并在該模型的基礎上構建了一套彩色圖像恢復系統。結合分數階渦旋光在傳輸中的相位演化規律，對任意衍射位置的相位信息都可以準確恢復，依據模型輸出的混淆矩陣可以獲知，在初始位置，模型可以將所有相位都準確恢復，在近場衍射區域，平均準確率為99.3％。而在遠場衍射區域，平均準確率為97.8％。
本發明授權基于深度學習的分數階渦旋光相位恢復與圖像恢復方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的分數階渦旋光相位恢復與圖像恢復方法，其特征在于，包括以下步驟： 首先將RGB格式的圖像進行通道分離，分解成R、G、B格式，針對R、G、B格式的圖像進行調制；用分數階渦旋光束模式的存在與否來表征像素的二進制數； 基于深度學習模型，通過多次軸向測量，得到分數階渦旋光在不同位置的光場強度圖；用不同位置的強度圖分別表征不同通道下的圖像信息；然后將得到的強度圖輸入模型，得到對應光束的相位圖像；所述深度學習模型損失函數為： x表示源域圖像，y表示真實圖片，z表示輸入生成器G網絡的噪聲，Dx,y表示鑒別器D網絡判斷真實圖片是否真實的概率；Gx,z表示G網絡根據源域圖像和隨機噪聲生成的目標域圖片；而Dx,Gx,z是D網絡判斷G生成圖片的是否真實的概率；E代表數學期望；VD,G為判別器的目標函數； 根據相位圖像中包含的渦旋強度值，對不同通道的像素進行二進制數的解碼，解碼完成后就得到了不同通道下的圖像，再進行通道復合得到對應的原始圖像。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電子科技大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市高新區（西區）西源大道2006號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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