[发明专利]基于深度学习的水下扭曲图像重建方法在审
| 申请号： | 202010375370.9 | 申请日： | 2020-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN111696049A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 何波;李腾跃;杨茜茜;荣生辉;赵文凤;严天宏 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T5/50;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛中天汇智知识产权代理有限公司 37241 | 代理人： | 王丹丹;雷斐 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的水下扭曲图像重建方法，包括以下步骤：1)采集多帧扭曲图像序列，并对其进行数据融合，得到扭曲程度较小的预筛选扭曲图像；2)构建深度学习网络模型，并对其进行学习和训练；3)将预筛选扭曲图像作为深度学习网络模型的输入，得到模型输出，进而实现对水下扭曲图像的重建；本方案利用深度学习网络框架实现对水下扭曲图像的重建，将经过图像融合算法处理后的视频数据输入到深度学习网络中实现高质量的扭曲复原，利用视频帧中质量良好图像信息并通过构建深度学习网络框架能够更加高效和准确的复原水下扭曲图像，可有效提高扭曲图像复原效率及精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 水下 扭曲 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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