[发明专利]一种用于图像清晰度判别的神经网络的设计方法在审
| 申请号： | 202010052868.1 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111242937A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 董志芳;姜奕颖;李子恒 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张伟 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于图像清晰度判别的神经网络的设计方法，搭建了一种可以判别图像局域清晰度的卷积神经网络，将待检测的图像块经过特定结构的网络输出其清晰程度的指标并进行分类，形成一个分类的二值图像。由于卷积神经网络的参数可以基于训练样本和训练过程进行优化，较好地解决了空间频率、SML、对比度、区域能量等一般用来度量图像局部清晰度的特征指标不能很好的适应复杂的图像环境、容易在灰度均匀区域判别出错等问题，因此能够获得更优的清晰度度量方式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 图像 清晰度 别的 神经网络 设计 方法 | ||
【主权项】：
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