[发明专利]一种基于深度学习消除栅线投影相移技术中离焦误差的方法有效
| 申请号： | 202110506713.5 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113192146B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 刘聪;任东;章闯;尹卓异;刘晓鹏 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的栅线投影相移技术中的离焦误差消除方法，生成一定周期的光栅图像，利用不同的高斯卷积核对图像进行卷积来生成不同程度的离焦图像，对图像进行相移从而生成初始训练集；构建一个多层多神经元的神经网络，对训练集进行数据换序、数据正则化处理操作，对学习网络进行训练。对于实际应用过程中所采集到的数据进行预处理，导入网络中即可得到最终的修正结果。本发明对于离焦程度不当所引入的高阶谐波信息有着极好的抑制作用，并且降低了算法复杂度，提高了处理速度，对于不同具体测量过程普适性高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 消除 投影 相移 技术 中离焦 误差 方法 | ||
【主权项】：
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