[发明专利]融合物理模型和深度学习的水下偏振成像方法在审
| 申请号： | 202210467967.5 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114758030A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 胡浩丰;韩宜霖;翟京生;李校博 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李素兰 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合物理模型和深度学习的水下偏振图像去散射方法，包括构建浑浊水下的偏振图像数据集；进行原始偏振图像数据预处理；结合水下偏振成像模型构建特征提取的核心网络，得到输出的偏振调制参量和水下成像偏振去散射校正模型；并基于该偏振调制参量和水下成像偏振去散射校正模型计算得到复原的清晰图像；使用偏振感知损失函数对网络进行优化，利用预测图像与清晰偏振图像的深层特征更好地进行图像复原。本发明将水下偏振成像的物理模型融入深度神经网络中，通过物理模型更好地约束神经网络的训练，实现训练过程与物理规律的统一，并用偏振感知损失函数对模型加以约束，实现水体散射环境下成像对比度和成像距离的提升，尤其适用于高浑浊度水下环境的图像复原。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 物理 模型 深度 学习 水下 偏振 成像 方法 | ||
【主权项】：
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