基本信息:
- 专利标题： 基于深度学习的地基望远镜图像非均匀校正方法
- 申请号：CN202211082290.X 申请日：2022-09-06
- 公开(公告)号：CN115457255B 公开(公告)日：2024-04-02
- 发明人： 刘俊池 , 郭祥吉 , 王建立 , 李洪文 , 赵金宇
- 申请人： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
- 申请人地址： 吉林省长春市东南湖大路3888号
- 专利权人： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
- 当前专利权人： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
- 当前专利权人地址： 吉林省长春市东南湖大路3888号
- 代理机构： 长春众邦菁华知识产权代理有限公司
- 代理人： 朱红玲
- 主分类号： G06V10/24
- IPC分类号： G06V10/24 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/0475 ; G06N3/09 ; G06N3/094
摘要：
基于深度学习的地基望远镜图像非均匀校正方法，涉及图像处理技术领域，解决现有滤波的方法往往对非均匀背景的拟合效果不够准确，导致非均匀校正效果差；而基于多项式拟合的方法需要大量的计算时间，进而导致利用率低等问题，本发明方法包括构建生成对抗式网络结构；网络训练；以用非均匀背景图像校正三个步骤实现；本发明采用基于监督学习的方法，在训练前需要对应的数据集。而在非均匀背景的拟合中，我们是通过网络的推理而非利用非均匀模型的先验知识，因此我们的方法能实现更多种的空间图像非均匀校正任务。校正效率高；校正步骤不含复杂的迭代算法，非均匀图像通过生成器的推理过程仅通过卷积池化等操作，因此对非均匀背景的复原速度较快。
公开/授权文献:
- CN115457255A 基于深度学习的地基望远镜图像非均匀校正方法 公开/授权日：2022-12-09