[发明专利]基于卷积神经网络对经散射介质后的物体进行成像的方法在审
| 申请号： | 202010696635.5 | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111739117A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 韩静;柏连发;张毅;赵壮;孙岩;郭恩来;朱硕;师瑛杰;顾杰;崔倩莹;戚浩存;左苇;吕嫩晴 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/48;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 | 代理人： | 凤婷 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络PDSNet来实现对散射介质后的物体进行成像的方法，该方法将传统散斑相关成像算法原理结合起来，指导了网络的设计和优化，以数据驱动的方式消除了光学记忆效应OME对成像视场角FOV的限制。卷积神经网络PDSNet是一种适用于随机尺度和复杂目标的神经网络结构。实验测试了卷积神经网络PDSNet的隐藏对象恢复能力，在平均PSNR保持24dB以上的前提下，实现至少40倍的光学记忆效应范围扩展。同时，在未经训练的尺度下，恢复图像的平均PSNR在22dB以上，成功地重建了人脸等复杂目标。文中给出的实验结果验证了该方法的准确性和有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 散射 介质 物体 进行 成像 方法 | ||
【主权项】：
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