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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开无人机原始视频模糊帧检测与模糊图像复原方法及系统，旨在解决无人机在高动态环境中采集图像出现的成像模糊问题。本发明通过视频帧插值技术提升视频帧率，基于相机响应函数模拟生成模糊图像，构建集成多种算法的评分机制对模糊图像进行评估筛选，构建并训练用于在线模糊图像分类、在线模糊图像复原及离线模糊图像复原的三种深度学习网络以满足不同场景下的图像处理需求，将算法模型部署至边缘计算平台，实现对无人机视频数据的即时高效处理。本发明显著提高了无人机视频数据的质量，为视频数据的采集与深入分析提供了优秀的预处理手段，具有重要的实用价值和广阔的应用前景。
主权项：1.一种无人机原始视频模糊帧检测与模糊图像复原处理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一、视频数据采集与帧率优化：采集无人机拍摄的高清视频，通过视频帧插值技术提升视频的帧率，生成高帧率视频；步骤二、模糊-清晰图像对的生成：利用高帧率视频片段生成模糊帧，将片段中间帧作为清晰帧，构建模糊-清晰图像对；步骤三、数据集的构建与划分：构建综合多算法评分系统进行打分，划分训练集、验证集和测试集；步骤四、模型的构建、训练与测试：构建在线模糊图像分类网络、在线模糊图像复原网络与离线模糊图像复原网络，分别对模型进行训练与测试；步骤五、模型的部署与应用：将模型部署于边缘计算平台，输入原始图像数据，进行模糊图像分类与复原处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 无人机原始视频模糊帧检测与模糊图像复原方法及系统
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