[发明专利]基于退化成像机理和生成对抗机制的模糊图像合成方法有效
| 申请号： | 201910194410.7 | 申请日： | 2019-03-14 |
| 公开（公告）号： | CN110070517B | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 汪从玲 | 申请（专利权）人： | 安徽艾睿思智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125 | 代理人： | 李璐;郭华俊 |
| 地址： | 232200 安徽省合肥市高新*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于退化成像机理和生成对抗机制的模糊图像合成方法，包括以下步骤：S1：收集训练样本，建立训练数据集；S2：利用退化图像成像机理建立点对点的通用模糊成像模型；S3：利用生成对抗学习机制，将通用的模糊成像模型融入到深度卷积生成对抗网络中，建立复合深度卷积生成对抗网络；S4：将训练样本送入复合深度卷积生成对抗网络中，训练复合深度卷积生成对抗网络，合成能够覆盖真实数据空间的模糊图像标签样本。本发明在生成对抗机制中融入成像机理，可以降低网络训练难度，可应对图像中有多种模糊类型混合存在的情况，可以合成覆盖真实数据空间的模糊图像标签样本，为后续的研究工作提供便利。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 退化 成像 机理 生成 对抗 机制 模糊 图像 合成 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于退化成像机理和生成对抗机制的模糊图像合成方法，包括以下步骤：S1：收集训练样本，建立训练数据集；S2：利用退化图像成像机理建立点对点的通用模糊成像模型；S3：利用生成对抗学习机制，将通用的模糊成像模型融入到深度卷积生成对抗网络中，建立复合深度卷积生成对抗网络；S4：将训练样本送入复合深度卷积生成对抗网络中，训练复合深度卷积生成对抗网络，合成能够覆盖真实数据空间的模糊图像标签样本。
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