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PhaseNet：一种用于二维相位解缠的深度卷积神经网络

DOI：10.1109/LSP.2018.2879184 期刊：IEEE Signal Processing Letters 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要： 相位解缠是多个应用领域中一项关键的信号处理问题，其目标是从包裹相位中恢复原始相位。本文提出一种名为PhaseNet的新型深度全卷积神经网络相位解缠框架。我们将直接获取连续原始相位的定义重构为通过语义分割获取每个像素的缠绕数（2π整数跳变），并通过合适的深度学习框架实现。该架构包含编码器网络、对应的解码器网络及像素级分类层。利用绝对相位与缠绕数之间的关系，我们生成了多种随机形状的丰富模拟数据，使网络专注于学习包裹相位图中的连续性而非训练数据的特定模式。通过与广泛采用的质量引导相位解缠算法及不同噪声水平下的MATLAB unwrap函数对比，发现本框架具有抗噪性强和计算快速的特点。结果表明深度卷积神经网络（DCNN）确实能有效应用于相位解缠，本框架有望为开发新型基于深度学习的相位解缠方法奠定基础。
作者： Spoorthi G.E.，Subrahmanyam Gorthi，Rama Krishna Sai Gorthi
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种利用深度全卷积神经网络（称为PhaseNet）进行相位解缠的新框架，通过语义分割将直接获取连续原始相位的问题重新定义为获取每个像素的缠绕次数。

研究成果

提出的PhaseNet框架有效应用深度卷积神经网络进行相位解缠，展现出对噪声的鲁棒性和计算效率优势。该框架将问题重构为语义分割任务，利用绝对相位与缠绕数之间的关系生成训练数据。相比传统方法，该框架在抗噪能力和计算时间上表现更优，为基于深度学习的相位解缠新方法开辟了道路。

研究不足

PhaseNet是通过组合高斯函数生成的随机变化形状进行训练的，这可能限制了其对训练数据中未包含的非常特定或不规则模式的适应能力。

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