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申请/专利权人：智洋创新科技股份有限公司
申请日：2024-01-17
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952863A
主分类号：G06T5/73
分类号：G06T5/73;G06T5/60;G06T5/70;G06T3/4053;G06N3/0475;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的图像去模糊方法、系统和设备，该方法包括：获取现场环境的第一历史图像，第一历史图像模糊化后得到第二历史图像；两组历史图像构成同一场景下的图像对；利用图像对数据集对去模糊网络训练得到去模糊网络模型；利用开源数据集对超分重建网络训练得到超分重建模型；获取现场环境的当前图像，如果判断当前图像的模糊化程度小于预设阈值，将该图像输入至去模糊网络模型得到第三图像；如果判断第三图像的分辨率小于分辨率阈值，将第三图像输入至超分重建模型得到最终图像。基于该方法，还提出了图像去模糊系统和设备。本发明提高了图像去模糊能力和超分重建能力的准确性和可靠性，满足多种场景模糊图像去模糊的需求。
主权项：1.一种基于深度学习的图像去模糊方法，其特征在于，包括以下步骤：获取现场环境的第一历史图像，将所述第一历史图像模糊化处理后得到与第一历史图像对应的第二历史图像；第一历史图像和第二历史图像构成同一场景下的图像对；利用图像对数据集对去模糊网络进行训练得到训练后的去模糊网络模型；下载开源数据集，利用开源数据集对超分重建网络进行迭代训练得到训练后的超分重建模型；获取现场环境的当前图像，如果判断当前图像的模糊化程度小于预设阈值，则将当前图像输入至训练后的去模糊网络模型进行二次模糊化后得到去模糊化后的第三图像；判断第三图像的分辨率是否小于分辨率阈值，如果小于分辨率第一预设值，则将第三图像输入至训练后的超分重建模型输出最终图像；如果大于第一分辨率预设值，则将第三图像直接输出为最终图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 智洋创新科技股份有限公司 一种基于深度学习的图像去模糊方法、系统和设备
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