一种基于单幅在焦图像的智能波前传感方法

本发明公开了一种基于单幅在焦图像的智能波前传感方法，包括确定深度学习模型的架构与学习目标；构建配对样本的训练数据集；对数据集进行预处理与标准化；利用数据集对模型进行训练与优化，得到深度学习模型；将光强图像输入至深度学习模型，获得波前参数初始预测结果；对初始预测结果中的角偶项符号进行组合优化：基于初始预测结果，生成共轭波前并计算远场光强模拟图像；逐项迭代角偶项符号，作为角偶项符号的最终判定，对波前参数进行复原。本发明解决了角偶项符号模糊问题，实现了不亚于双幅相位分集技术的复原精度，极大地推动单幅波前传感技术的实用化进程。