[发明专利]一种基于深度学习的侧扫声呐瀑布图像中间区域修复方法有效
| 申请号： | 202010140389.5 | 申请日： | 2020-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN111445395B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 叶秀芬;刘俊;刘文智;仰海波;马兴龙;李传龙;贾云鹏;陈宝伟 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的侧扫声呐瀑布图像中间区域修复方法，制作样本时，对原始侧扫声呐瀑布图像进行斜距校正后，从瀑布图像的左右两侧不含模糊区域的图像中截取图像并进行缩放来作为真实图像，并制作相同大小的掩模图像，根据掩模图像可以确定待修复图像中需要修复的中间区域。通过深度学习训练得到了深度学习网络的模型参数，对于要修复的声呐瀑布图像，则可以直接输入到该网络模型中，即可得到修复后的声呐瀑布图像，修复后的图像能够消除斜距校正后中间区域的模糊，并实现图像中间不连续区域的平滑过渡，可以提升图像的整体视觉效果，还可以用于后续声呐瀑布图像的进一步处理，对于声呐瀑布图像的实际应用有着重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 声呐 瀑布 图像 中间 区域 修复 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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