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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明公开一种基于深度学习的光场图像雪花或雨带检测与去除方法及系统，方法包括：利用3D残差网络，检测获取的第一光场图像中雪花或雨带的位置及尺寸；采用3DU型网络，将检测出的雪花或雨带去除，得到第二光场图像；获取第二光场图像与第三光场图像，通过判断第二光场图像与第三光场图像的真伪来优化判别器及目标函数；通过峰值信噪比和结构相似性指标评估生成的第二光场图像的质量，若评估结果不符合要求，再次执行步骤S11,S13,S15，直至评估结果满足要求；本方案，直接检测雪花或雨带数据，利用光场图像具有丰富的三维结构信息的特点检测并去除雪花或雨带，自动迭代更新神经网络模型的中间隐含参数，雪花或雨带去除效果好。
主权项：1.一种基于深度学习的光场图像雪花或雨带检测与去除方法，其特征在于，包括：步骤S11、检测器利用3D残差网络，检测获取的第一光场图像中雪花或雨带的位置及尺寸；步骤S13、生成器采用3DU型网络，通过自学习将检测出的第一光场图像中的雪花或雨带去除，得到第二光场图像；步骤S15、判别器获取第二光场图像与第三光场图像，通过判断区分第二光场图像与第三光场图像的真伪来优化判别器的目标函数；步骤S17、通过峰值信噪比和结构相似性来评估生成的第二光场图像的质量，若评估结果不符合要求，再次执行步骤S11,S13,S15，直至评估结果满足要求；其中，第三光场图像为与第一光场图像在同一场景下的无雪花或雨带的光场图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 基于深度学习的光场图像雪花或雨带检测去除方法及设备
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