[发明专利]一种基于深度学习的光学像差模糊去除方法在审
| 申请号： | 202010934616.1 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112116539A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 冯华君;陈世锜;潘德馨;徐之海;李奇;陈跃庭 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的光学像差模糊去除方法。包括以下步骤：1)获得带像差光学系统的点扩散函数；2.1)选择高分辨图像，进行能量域变换，得到能量域图像；2.2)利用计算的修正点扩散矩阵对能量域图像进行分块卷积，得到能量域仿真模糊图；2.3)对能量域仿真模糊图进行数值域变换，得到像差模糊图像，构成像差模糊数据集；3)基于像差模糊数据集，训练像差校正神经网络；4)使用该光学参数研制生产的带像差光学系统拍摄的图像，经步骤3)训练获得的像差校正神经网络进行校正，获得校正后的图像。使用时对相机(摄像头)的光学参数采用本发明方法进行操作，能对于光学系统的像差造成的图像模糊实现很好地予以消除。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 光学 模糊 去除 方法 | ||
【主权项】：
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