[发明专利]基于深度学习的光场图像雪花或雨带检测去除方法及设备有效
| 申请号： | 202010243333.2 | 申请日： | 2020-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN111445465B | 公开（公告）日： | 2023-06-16 |
| 发明（设计）人： | 晏涛;丁宇阳;李明悦 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/70;G06T7/62;G06T5/00;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 214122 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的光场图像雪花或雨带检测与去除方法及系统，方法包括：利用3D残差网络，检测获取的第一光场图像中雪花或雨带的位置及尺寸；采用3D U型网络，将检测出的雪花或雨带去除，得到第二光场图像；获取第二光场图像与第三光场图像，通过判断第二光场图像与第三光场图像的真伪来优化判别器及目标函数；通过峰值信噪比和结构相似性指标评估生成的第二光场图像的质量，若评估结果不符合要求，再次执行步骤S11,S13,S15，直至评估结果满足要求；本方案，直接检测雪花或雨带数据，利用光场图像具有丰富的三维结构信息的特点检测并去除雪花或雨带，自动迭代更新神经网络模型的中间隐含参数，雪花或雨带去除效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 雪花 雨带 检测 去除 方法 设备 | ||
【主权项】：
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