奈米科学仪器装备(杭州)有限公司刘志平获国家专利权
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龙图腾网获悉奈米科学仪器装备(杭州)有限公司申请的专利基于深度学习的动态相位掩膜的设计和优化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：CN119335805B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411291608.4，技术领域涉及：G03F1/26；该发明授权基于深度学习的动态相位掩膜的设计和优化方法是由刘志平;阮建;胡鹏设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的动态相位掩膜的设计和优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于深度学习的动态相位掩膜的设计和优化方法，包括步骤：步骤1、获取PSF集合；步骤2、获取编码图像；步骤3、对动态相位掩膜和图像重建网络进行同步优化。本发明通过深度学习端到端设计并优化时间平均动态相位掩膜，这种动态相位掩膜在计算成像系统中比传统的静态掩膜具有更强的表现力，能够增强计算成像中深度估计和扩展景深成像的性能。
本发明授权基于深度学习的动态相位掩膜的设计和优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的动态相位掩膜的设计和优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、设置N个待优化的初始相位掩膜，生成其各自对应的PSF； 具体包括以下步骤： 步骤1A、调用Zemax光学仿真软件，输入一个初始相位掩膜和成像镜头结构的参数，获取此光学系统的PSF； 步骤1B、切换不同初始相位掩膜输入，重复步骤1A，输出对应N个相位掩膜影响下的光学系统PSF集合用于后续优化； 步骤2、输入初始图像，利用生成的一系列的PSF与图像进行卷积，以获得深度依赖的卷积结果，对每个相位掩膜产生的图像进行平均，以获得最终编码图像，具体包括以下步骤： 步骤2A、图像处理单元接收目标的初始图像C，初始图像与每个PSF均进行卷积操作，生成不同相位掩膜对应的模糊图像； 步骤2B、N个模糊图像进行平均，生成编码图像B； 步骤3、对动态相位掩膜和图像重建网络进行同步优化，具体包括以下步骤： 步骤3A、图像重建网络接收编码图像，输出网络图像W； 步骤3B、图像处理单元对网络图像W与步骤2A中的初始图像C进行损失对比，根据比较结果调整相位掩膜序列和图像重建网络的损失函数中的训练参数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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