General phase retrieval technology through deep learning

2025-07-29

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AI

DOI：10.1016/j.measurement.2025.118582

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摘要

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• 采用AttR2U-Net开发了一种端到端的相位恢复方法。 • 使用蒙特卡洛散斑相位训练模型，以实现稳健映射。 • AttR2U-Net模型在精度和速度上优于U-Net模型。 • 实现了对任意图像的高精度相位恢复。 • 解决了深度学习相位恢复中的数据依赖性和泛化问题。

Keyword:

phase retrieval

AttR2U-Net

deep learning

speckle phases

generalization