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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明提供一种基于图像信息参数的微尺度自然散斑质量优化方法和系统，该方法包括如下步骤：步骤1、评价散斑图案质量信息，获取需要优化的散斑图案；步骤2、获取散斑图案优化前的特征；步骤3、对散斑图案进行优化；步骤4、获取散斑图案优化后的特征；步骤5、对比步骤4与步骤2计算的误差大小，得出结论；该方法和系统基于方向梯度香农熵方法的神经网络模型对自然散斑质量进行优化，能大幅提高自然散斑的质量。
主权项：1.一种基于图像信息参数的微尺度自然散斑质量优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取需要优化的散斑图案，评价散斑图案质量信息；步骤2、获取散斑图案优化前的特征；步骤3、对散斑图案进行优化；步骤4、获取散斑图案优化后的特征；步骤5、对比步骤4与步骤2计算的误差大小，得出结论。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于图像信息参数的微尺度自然散斑质量优化方法及系统
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