[发明专利]一种基于深度学习的远距离目标超分辨成像方法在审
| 申请号： | 202010069741.0 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111260557A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 耿远超;王德恩;刘兰琴;胡东霞;黄晚晴;张颖;孙喜博;王文义;王芳;粟敬钦 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院激光聚变研究中心 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人： | 张明利 |
| 地址： | 621999 四川省绵*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的远距离目标超分辨成像方法，包括获取目标物和与目标物同属一类的其余物体的高分辨率图像和低分辨率图像，并利用所获取图像建立图像数据集，基于预先训练成熟的神经网络模型对所建立的图像数据集进行迁移学习，得到训练完成的神经网络模型；获取当前目标物成像得到的低分辨率图像，利用训练完成的神经网络模型处理所获取的当前目标物低分辨率图像，构建得到当前目标物高分辨率图像。本发明图像处理由深度学习得到的人工神经网络模型构成，取代了传统的图像处理算法，通过本发明方法可以实现超过成像系统光学分辨率和像素分辨率的成像，达到超分辨的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 远距离 目标 分辨 成像 方法 | ||
【主权项】：
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