[发明专利]基于生成式对抗神经网络的CFA图像去马赛克方法有效
| 申请号： | 202010239207.X | 申请日： | 2020-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN111383200B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 罗静蕊;王婕 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 曾庆喜 |
| 地址： | 710048 陕*** | 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： | 本发明公开了基于生成式对抗神经网络的CFA图像去马赛克方法，具体为：步骤1、构造训练数据集，并对数据进行预处理操作，得到数量充足的训练数据集；步骤2、构建生成式对抗网络GAN；步骤3、将步骤1中得到的训练数据集进行一系列像素操作，作为步骤2中所搭建GAN网络的输入；步骤4、设置步骤2中所搭建GAN网络的损失函数、超参数，选择网络优化算法以优化损失函数；步骤5、训练构建的生成式对抗网络GAN；步骤6、对步骤5中的已训练网络模型进行测试实验，并用彩色峰值信噪比和结构相似性指数度量去马赛克图像，说明网络性能。该方法旨在减少去马赛克图像的伪影现象，更好的恢复图像中高频部分(角或边)的纹理信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 神经网络 cfa 图像 马赛克 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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理工大学，未经西安理工大学许可，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/202010239207.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种隧道爆破开挖模型试验系统及方法
- 下一篇：一种自动定时放料的高压锅
