[发明专利]基于深度学习方法和非参数化采样的侧扫声呐图像合成方法有效
| 申请号： | 201810270164.4 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN108510458B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 何波;宋艳;朱越美 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/11;G06T3/40;G01S15/89 |
| 代理公司： | 青岛汇智海纳知识产权代理有限公司 37335 | 代理人： | 王丹丹 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习方法和非参数化采样的侧扫声呐图像合成方法，包括，S1.合成初步侧扫声呐图像；S2.深度学习模型建立及训练；S21.训练样本的获取；S22.建立深度学习模型；S23.深度学习模型的训练；S3.测扫声呐图像的合成。本发明的方法，在此过程中，非参数化采样给出一幅初始的合成结果，但是由于非参数化采样只考虑填充图像中的其各自负责的部分，不考虑每个部分边缘过渡是否平滑，此时初步合成的结果与真实图像有差距。而深度学习可以学习初始合成的声呐图像与真实声呐图像之间的关系，因此，将初始合成的图像用训练好的深度学习模型进行处理后，可以得到与真实声呐图像更像的合成结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习方法 参数 采样 声呐 图像 合成 方法 | ||
【主权项】：
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