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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明提供一种基于kernel‑free图像复原的高速移动对象机器视觉尺寸检测方法，包括：搭建深度学习神经网络F拟合图像复原过程；制作清晰‑模糊图像对xi,yi作为数据集，用损失函数评价复原图像与清晰图像xi相似性并反向传播误差优化F，完成训练获取最优F；获取高速移动对象运动模糊图像，由F获取复原图像；在完成相机标定下，复原图像通过主流机器视觉尺寸检测流程，获取感兴趣目标尺寸检测结果。本发明应用于动态成像下机器视觉尺寸检测，无需额外估算模糊核，依托大量数据集，应用神经网络直接学习低质量模糊图像至高质量清晰图像映射关系，消除运动模糊拖影，还原对象锐利边缘，补偿尺寸检测运动模糊误差，有助于高速移动对象机器视觉尺寸检测。
主权项：1.一种基于kernel-free图像复原的高速移动对象机器视觉尺寸检测方法，其特征在于，所述方法包括：A搭建深度学习神经网络F拟合图像复原过程；B制作清晰-模糊图像对xi,yi作为数据集，应用损失函数评价复原图像与清晰图像xi相似性并反向传播误差优化F，完成训练获取最优F；其中yi表示模糊图像，xi表示yi对应清晰图像，Θ表示深度学习神经网络参数集；C获取高速移动对象运动模糊图像，并由F获取复原图像；D在完成相机标定的条件下，复原图像通过主流机器视觉尺寸检测流程，获取感兴趣目标尺寸检测结果；所述深度学习神经网络F呈U形状，由编码器与解码器组成，其中编码器由“卷积层+3×残差块+2×卷积层步长2+3×残差块”组成，解码器由“卷积层+3×残差块+2×卷积层+反卷积层+3×残差块”组成，卷积核大小为5×5，编码器特征图尺寸为输入图像116，解码器则通过上采样残差块全分辨率输出图像；此外，解码器与编码器对应特征图引入跳跃连接，输入与输出则引入残差连接；所述损失函数包括两部分，第一部分为各尺度均方差损失，第二部分为各尺度感知损失，即复原图像与清晰图像VGG-19第15层特征图欧式距离，两部分损失通过加权求和1：0.01构成总损失函数；主流机器视觉尺寸检测流程包括畸变矫正、滤波去噪、边缘检测，边缘拟合，其中边缘检测包括粗边缘检测与细边缘检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于kernel-free图像复原的高速移动对象机器视觉尺寸检测方法
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