[发明专利]一种基于边界感知对抗学习的大气湍流退化图像复原方法在审
| 申请号： | 202010583739.5 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111738953A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 崔林艳;姜鸿翔 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢;贾玉忠 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于边界感知对抗学习的大气湍流退化图像复原方法，包括以下步骤：(1)基于大气湍流中成像退化机理，构建大气湍流退化图像数据集。(2))以DeblurGANv2作为基础网络模型，利用构建的大气湍流退化图像数据集对其进行模型微调，初步实现基于对抗学习的用于大气湍流退化图像复原的网络模型。(3)针对DeblurGANv2无法有效处理大气湍流所引起的图像畸变问题，通过增加边界辅助监督模块，作为边界信息的监督指引，构建边界感知DeblurGANv2网络模型，进一步修复大气湍流所引起的图像边缘扭曲现象。(4)在构建的大气湍流退化图像数据集上对构建的边界感知DeblurGANv2网络模型进行训练，获得训练后的模型。(5)利用训练后的网络模型，复原单帧大气湍流退化图像，并对复原效果进行定量评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 边界 感知 对抗 学习 大气 湍流 退化 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
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