基于深度学习的厄米-高斯光束模式分解初步研究
光学
2019-07-18 v3 图像与视频处理
摘要
厄米-高斯（HG）模式构成一组完备正交基，已被广泛用于描述光场。在此，据我们所知，我们首次展示了基于深度学习的 HG 光束模式分解（MD）。该方法通过单帧光束强度图像，提供了一种快速、经济且鲁棒的方式来获取功率占比与相位信息，这将有益于光束整形、光束质量评估、谐振腔扰动研究，以及其它关于 HG 光束的进一步研究。
引用
@article{arxiv.1907.06081,
title = {Preliminary study on the modal decomposition of Hermite Gaussian beams via deep learning},
author = {Yi An and Tianyue Hou and Jun Li and Liangjin Huang and Jinyong Leng and Lijia Yang and Pu Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.06081},
year = {2019}
}
备注
6 figures