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龙图腾网获悉河北工程大学申请的专利一种基于双域复值神经网络的轻量化同轴全息重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119251387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411195686.4，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于双域复值神经网络的轻量化同轴全息重建方法是由邸江磊;安起明;门高夫设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双域复值神经网络的轻量化同轴全息重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于全息相位重建领域，公开了一种基于双域复值神经网络的轻量化同轴全息重建方法，在模型参数与计算量大大减小下取得同样的重建效果，本发明采用基于双域复值神经网络架构结合光学同轴全息成像模型的物理过程，首先将全息图A与初始相位构建复振幅输入双域复值神经网络中，分别经过空域卷积与频域学习得到输出复值场C，再模拟同轴全息正向传播过程，并取强度为重建全息图D；随后计算全息图A与重建全息图D之间的相似度，通过复值神经网络的梯度下降优化算法实现相位重建。本发明提供一种轻量化双域复值神经网络结合物理约束直接重建复值场的方法。

本发明授权一种基于双域复值神经网络的轻量化同轴全息重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双域复值神经网络的轻量化同轴全息重建方法，包括以下步骤： （S1）、在同轴全息理论基础上选用相机拍摄一组纯相位型同轴全息图，作为网络输入，即全息图A； （S2）、将采集的全息图A读入后做开平方操作得振幅、并生成与全息图A相同尺寸的随机矩阵作为初始相位，将振幅与初始相位构建初始复值场作为双域复值神经网络的输入； （S3）、在空域进行复值卷积、经傅里叶变换后进行频域学习后空域相加，再经split-relu激活函数添加非线性,重复多个该过程后得输出复值场C； （S4）、对输出复值场C的振幅进行软约束，使其各点值不大于吸收约束规定的值，该值的范围与被记录物体有关； （S5）、将复值场C正向传播至z距离处，对z处重建复值场取强度得重建全息图D，取相位更新输入复值场B的相位，更新后的复值场B为下一轮网络输入； （S6）、计算数据保真度项，即全息图A与重建全息图D的相似度，计算复值正则化项complextotalvariation，即CTV，赋予两项权重相加作为损失函数，将损失函数值的梯度做反向传播以更新网络模型的参数，得到训练完成的双域复值神经网络。

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