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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展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：CN118836788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202410898564.5，技术领域涉及：G01B11/16；该发明授权用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法是由白玉磊;张康洋;莫锐;董博;何昭水;谢胜利设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法，借助不确定性学习框架中的网络模型不确定度，构建能直接反映相位退相关噪声等级的像素级位移追踪方法，可以在不改变现有PC‑OCE测量系统结构基础上，解决形变量过大引起的相位退相关问题，进而扩展了PC‑OCE的动态范围。

本发明授权用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法在权利要求书中公布了：1.用于相衬光学相干弹性成像的动态范围扩展方法，其特征在于，包括： S1、PC-OCE采集样品形变前后的干涉光谱信号I1k，y和I2k，y，其中k为激光器的波数，y为截面空间坐标； S2、对干涉光谱信号I1k，y和I2k，y分别进行傅里叶变换，并通过求辐角得到各自的包裹相位φ1z，y和φ2z，y，其中z表示深度坐标； S3、在形变后的包裹相位φ2z，y上选取一个尺寸为M×M的子区，该子区的中心点ξ，η为待相位追踪的像素点； S4、将步骤S3所述的子区沿水平方向和垂直方向作像素级位移Δξ，Δη，并计算像素级位移对应的差分包裹相位； S5、构建并训练U-Net++结构的贝叶斯深度神经网络，其中网络的输入为差分包裹相位，输出为相位梯度的模型不确定度，以贝叶斯推断方法得到网络权重的最优后验概率密度分布； S6、将步骤S4得到的差分包裹相位送入训练好的U-Net++结构的贝叶斯深度卷积网络中，得到对应的模型不确定度； S7、对步骤S6得到的模型不确定度构建能量优化方程，以寻找能量最小对应的像素级位移； S8、在步骤S2得到的形变后包裹相位φ1z，y的基础上，对每个像素点依据步骤S3～步骤S7进行处理，得到像素级水平位移场Δξ*m，n和轴向位移场Δη*m，n； S9、根据步骤S8得到的像素级水平位移场Δξ*m，n和轴向位移场Δη*m，n，进行相位退相关下的像素级位移补偿处理，实现动态范围扩展。

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