[发明专利]一种基于深度学习的红外图像非均匀性校正方法有效
| 申请号： | 201810582351.6 | 申请日： | 2018-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN108921796B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 赖睿;官俊涛;徐昆然;李奕诗;王东;杨银堂;王炳健;周慧鑫;秦翰林 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 王海栋 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的红外图像非均匀性校正方法，包括：构建第一多尺度特征提取单元；根据所述第一多尺度特征提取单元构建M个多尺度特征提取单元，形成偏置校正网络；根据所述第一多尺度特征提取单元构建N个多尺度特征提取单元，形成增益校正网络；将所述偏置校正网络与所述增益校正网络进行级联操作，构建非均匀性校正网络；对所述非均匀性校正网络进行训练，得到训练后的校正网络结构；将待校正的红外图像输入所述训练后的校正网络结构中，获得校正后的红外图像。该红外图像非均匀性校正方法有效地适应非均性的漂移，消除了鬼影现象，且校正后图像中的细节信息更加丰富。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 红外 图像 均匀 校正 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的红外图像非均匀性校正方法，其特征在于，所述方法包括：S1：构建第一多尺度特征提取单元；S2：根据所述第一多尺度特征提取单元构建M个多尺度特征提取单元，形成偏置校正网络，M为自然数；S3：根据所述第一多尺度特征提取单元构建N个多尺度特征提取单元，形成增益校正网络，N为自然数；S4：将所述偏置校正网络与所述增益校正网络进行级联操作，构建非均匀性校正网络；S5：对所述非均匀性校正网络进行训练，得到训练后的校正网络结构；S6：将待校正的红外图像输入所述训练后的校正网络结构中，获得校正后的红外图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810582351.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种图像融合方法、装置及存储介质
- 下一篇：畸变图像的校准方法
