[发明专利]一种基于深度学习的水下热扰动图像恢复方法在审
| 申请号： | 202211153084.3 | 申请日： | 2022-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN115482166A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 朱斌才;吕焱飞;程乔乔;罗炎斌 | 申请（专利权）人： | 杭州径上科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州山泰专利代理事务所(普通合伙) 33438 | 代理人： | 张飞 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市滨*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水下热扰动图像恢复方法，包括以下步骤：S1、通过数据采集装置采集训练数据；S2、水下热扰动图像输入生成网络，生成无扭曲图像；S3、真实无扭曲图像、生成无扭曲图像输入判别网络，二者经过融合后输出判别结果。本发明中，首先，利用图像处理方法分析水下热干扰光学成像的主要误差影响，根据影响规律设计图像复原的网络模型，结合深度卷积神经网络强大的特征提取能力，构造热干扰图像到无干扰图像的非线性映射，最终实现水下热干扰图像的高精度复原，其次，基于单个生成器网络的扭曲图像恢复框架，端到端的直接恢复出无扭曲图片，引入注意力机制，提出新的网络框架，更好的恢复图像细节。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水下 扰动 图像 恢复 方法 | ||
【主权项】：
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