深度学习驱动的光强图像波前复原：基于CNN的高效非迭代方法

本文主要探讨了一种基于光强图像深度学习的波前复原方法，这是一种利用深度学习技术在成像系统领域中的应用。这种方法利用预先训练的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）模型，直接从输入的光强图像中提取出波前像差的Zernike系数，显著提高了波前复原的效率和精度。传统的波前复原通常需要复杂的迭代计算，而这种非迭代方法简化了处理流程，使得快速获取相位成为可能。 深度学习的训练过程是通过大量的远场光强图像与其对应的Zernike波前系数数据对CNN进行训练，这个过程自动学习和提取光强图像的特征，建立起光强图像与Zernike系数之间的内在联系。35阶Zernike大气湍流像差被选为研究对象，这表明该方法适用于复杂且动态的波前扰动场景。 研究者构建了一个基于CNN的波前复原模型，重点关注了它在静态波前畸变复原方面的性能。通过实验验证，该方法成功地展示了其在波前复原方面的可行性和高效性，特别是在减少计算负担的同时，仍能保持较高的复原精度。这对于提高成像系统的稳定性和实时性具有重要意义，尤其是在自适应光学领域，如天文观测、激光通信和显微成像等，对于减少光学系统的波前失真至关重要。 因此，这种基于光强图像深度学习的波前复原方法不仅提供了一种创新的解决方案，而且具有广泛的应用前景，为未来的光学系统设计和优化提供了新的理论支持和技术手段。关键词包括成像系统、自适应光学、波前复原、深度学习、卷积神经网络以及非迭代复原方法，这些都是理解并实现这一方法的关键概念。