申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

申请日：2022-09-06

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN115457255B

主分类号：G06V10/24

分类号：G06V10/24;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0475;G06N3/09;G06N3/094

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.12.27#实质审查的生效;2022.12.09#公开

摘要：基于深度学习的地基望远镜图像非均匀校正方法，涉及图像处理技术领域，解决现有滤波的方法往往对非均匀背景的拟合效果不够准确，导致非均匀校正效果差；而基于多项式拟合的方法需要大量的计算时间，进而导致利用率低等问题，本发明方法包括构建生成对抗式网络结构；网络训练；以用非均匀背景图像校正三个步骤实现；本发明采用基于监督学习的方法，在训练前需要对应的数据集。而在非均匀背景的拟合中，我们是通过网络的推理而非利用非均匀模型的先验知识，因此我们的方法能实现更多种的空间图像非均匀校正任务。校正效率高；校正步骤不含复杂的迭代算法，非均匀图像通过生成器的推理过程仅通过卷积池化等操作，因此对非均匀背景的复原速度较快。

主权项：1.基于深度学习的地基望远镜图像非均匀校正方法，其特征是：该方法由以下步骤实现：步骤一、构建生成对抗式网络结构；所述生成对抗式网络结构包括生成器和鉴别器；将非均匀图像输入生成器，所述生成器输出非均匀背景图像；将所述非均匀背景图像和真实背景图像输入鉴别器，所述鉴别器输出真实背景的概率值；步骤二、网络训练；进行生成器和鉴别器的对抗训练；当辨别的概率为0.5，完成训练；步骤三、非均匀背景图像校正；通过训练好的生成器生成非均匀图像对应的非均匀背景图像，根据下式获得均匀图像； 式中，I为观测图像，I′为非均匀图像，为非均匀函数。

全文数据：

权利要求：

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