基于傅里叶成像网络的全息粒子成像技术研究

数字全息图重建可以获得物体的三维信息,在医疗、环保、化工等需要测量颗粒大小和三维信息的相关研究有着重要的科学意义和使用价值。粒子全息定位通常有计算复杂和重建精度不足等问题,为了解决相关问题,我们采用一种基于傅里叶成像网络的方法,利用傅里叶变换的特性,能够有效提取全息图的频率特征,结合深度学习技术,通过可学习的滤波器和全局感受野处理输入数据的空间频率,实现对全息图快速和准确的处理,不仅提高了数据处理效率,还具备了更强大的特征提取能力,从而实现对粒子的精确定位。本文通过实验和仿真两方面验证,并与Dense_U_net网络对比。结果显示,基于傅里叶成像网络的方法在定位精度和速度上都有显著的提升。并通过实验验证了该方法可行性。

心儿怦怦跳（一等奖）

那是上二年级时发生的一件事。 儿童节快到了，学校照例要举行一年一度的“六一”联欢会，不过和以往不同的是，这次联欢会增加了表彰的项目，每个班推荐一名“优秀少先队员”，当选的同学要上主席台领奖。