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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多偏振融合生成对抗网络的弱光目标重建方法，包括：1、对不同场景的低光照偏振图像进行数据采集；2、构建基于多偏振融合生成对抗网络；3、建立偏振信息与目标亮度之间的损失函数；4、用低光照偏振图像对弱光目标重建网络进行训练，并用训练后的模型对低光照偏振图像进行重建。本发明依靠偏振成像根据背向散射光和目标信号之间的偏振特性差异来捕捉更多的目标信息，基于多偏振图像的融合设计，能有效提取不同偏振图像的相关信息，在图像保真度、对比度增强和色彩还原方面效果明显，尤其对弱目标的感知和探测具有非凡的意义。
主权项：1.一种基于多偏振融合生成对抗网络的弱光目标重建方法，其特征在于，是按照如下步骤进行：步骤1、获取第n个场景中偏振方向θ分别为0°,45°,90°,135°的一组原始偏振图像从而获得N个场景下的原始偏振图像并构成低光照偏振图像数据集；其中，表示第n个场景中偏振方向为θ的原始偏振图像，n∈[1,N]；步骤2、计算第n个场景的原始偏振图像的斯托克斯矢量其中，表示第n个场景的总光强图像，表示第n个场景的原始偏振图像在水平及垂直方向的偏振强度之差，表示第n个场景的原始偏振图像45度或135度的偏振强度之差；步骤3、构建多偏振融合生成对抗网络，是由两个结构相同的生成器和一个鉴别器组成；其中，每个生成器由编码器、融合模块、梯度提取模块和解码器组成；步骤3.1、第一个生成器对进行处理，得到第n个场景的重建图像Resultn；步骤3.2、将Resultn输入第二个生成器中进行处理，得到第n个场景的重建图像其中，表示第n个场景的重建图像，表示第n个场景的重建图像，表示第n个场景的重建图像；步骤3.3、所述鉴别器对Resultn进行处理，输出真假概率DResultn；步骤4、构建多偏振融合生成对抗网络的总损失函数Lsum；步骤5、利用梯度下降法对所述多偏振融合生成对抗网络进行训练，并最小化总损失函数Lsum以更新网络参数，直至达到最大训练次数为止，从而得到训练后的最优多偏振融合生成对抗模型，用于对输入的低光照偏振图像进行处理，得到重建后的图像，以实现弱光目标重建。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于多偏振融合生成对抗网络的弱光目标重建方法
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