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申请/专利权人：长春理工大学

摘要：本发明公开了一种偏振误差去除模型的确定方法、应用方法及相关装置，涉及光学偏振探测领域，该方法包括：获取数据集；所述数据集包括若干个靶标场景图像和每个靶标场景图像对应的特征靶标图案的实际偏振图像；所述特征靶标图案的实际偏振图像为去除偏振误差的图像；将所述靶标场景图像输入深度学习网络，得到深度学习网络的输出；所述深度学习网络的输出为靶标场景图像对应的特征靶标图案的预测偏振图像；根据所述深度学习网络的输出、靶标场景图像对应的特征靶标图案的实际偏振图像和确定的损失函数，确定损失值；根据所述损失值，对所述深度学习网络的网络参数进行优化，得到偏振误差去除模型。本发明可有效提升偏振获取精度，提高成像质量。

主权项：1.一种偏振误差去除模型的确定方法，其特征在于，所述偏振误差去除模型的确定方法包括：获取数据集；所述数据集包括若干个靶标场景图像和每个靶标场景图像对应的特征靶标图案的实际偏振图像；所述特征靶标图案的实际偏振图像为去除偏振误差的图像；将所述靶标场景图像输入深度学习网络，得到深度学习网络的输出；所述深度学习网络的输出为靶标场景图像对应的特征靶标图案的预测偏振图像；根据所述深度学习网络的输出、靶标场景图像对应的特征靶标图案的实际偏振图像和确定的损失函数，确定损失值；根据所述损失值，对所述深度学习网络的网络参数进行优化，得到偏振误差去除模型；所述深度学习网络包括：偏振误差去除模块，用于对所述靶标场景图像进行去偏振误差处理和转换处理，得到待重建图像；超分辨率重建模块，用于对所述待重建图像进行超分辨率重建，得到靶标场景图像对应的特征靶标图案的预测偏振图像；所述偏振误差去除模块包括：第一数据类型转换器，用于将所述靶标场景图像转换为Stokes图像；等效卷积层，用于对所述Stokes图像进行校正，得到校正后的图像；第二数据类型转换器，用于将所述校正后的图像转换为待重建图像；所述待重建图像的类型为超分辨率重建所需数据类型；所述等效卷积层的确定过程，具体包括：获取部分视场的Mueller矩阵；对所述Mueller矩阵进行逆矩阵傅立叶变换，得到逆穆勒点扩散矩阵；对所述逆穆勒点扩散矩阵中的滤波器进行变换操作，得到用于校正全视场的逆穆勒点扩散矩阵数据库；将所述逆穆勒点扩散矩阵数据库中的滤波器作为所述偏振误差去除模块的等效卷积层。

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百度查询： 长春理工大学 一种偏振误差去除模型的确定方法、应用方法及相关装置