[发明专利]基于深度残差神经网络的非视域成像方法有效
| 申请号： | 202110572832.0 | 申请日： | 2021-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN113393548B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 卢孝强;陈跃;郑向涛;任玉涛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院西安光学精密机械研究所 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T7/10;G06T7/13;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 郑丽红 |
| 地址： | 710119 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度残差神经网络的非视域成像方法，解决现有非视域成像方法成本高昂、捕获时间长、分辨率低的问题，该方法减少了捕获时间、提高了图像质量。该基于深度残差神经网络的非视域成像方法，包括以下步骤：步骤一、合成训练数据集图像对；步骤二、获取输出原图估计图像；步骤三、构建目标损失函数；步骤四、对目标损失函数进行迭代优化求解，使得目标损失函数达到稳定状态，得到自相关图到原图的映射，残差神经网络模型训练完成；步骤五、采集激光散斑图，对激光散斑图做自相关运算；步骤六、将自相关激光散斑图输入训练好的残差神经网络，生成非视域目标图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 视域 成像 方法 | ||
【主权项】：
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