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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明涉及图形图像学中的图像生成领域，更具体地，涉及到一种基于语义信息和夜视仪的成像原理来将白天拍摄的图像转换为夜视风格图像的方法。现有的图像生成模型训练过程依赖于真实夜视图像数据集，生成图像的分辨率较低。本发明所述的方法根据夜视仪的成像原理来生成夜视图像，首先使用改进的Gamma变换来生成微光图像；然后通过线性拟合获得夜视图像可见光波段信息，最后在语义信息的指导下通过计算得到的景物可见光‑近红外映射关系来逐像素生成夜视图像近红外波段信息。采用本发明所述的方法在不依赖夜视图像数据集的前提下，可以有效地生成逼真的高分辨率夜视图像，同时方法拥有较高的鲁棒性。
主权项：1.一种基于语义信息的夜视图像生成算法，包括以下步骤：步骤1根据日月光辐射光谱、大气传输特性、单反相机与夜视仪成像原理建立两种成像系统的完整成像模型。步骤2通过自定义的非线性变换调整输入图像I的亮暗分布与对比度，然后调整图像的均值和方差得到微光图像IL。步骤3根据单反相机和夜视仪两种成像系统的原理，计算变换两种成像系统的线性拟合系数，并将微光图像IL的三个通道拟合成夜视图像的可见光波段部分Ivis。步骤4根据夜视仪的完整成像模型，将月光光谱辐照度、光电转换元器件光谱响应、不同景物的光谱反射特性等参数带入成像数学模型，计算不同景物的可见光-近红外映射关系。步骤5在语义标签的指导下，按照景物的类别和对应的见光-近红外映射关系，根据夜视图像可见光波段能量Ivis逐像素地计算得到夜视图像近红外波段能量Inir，并将其与Ivis相加得到完整地夜视图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 基于语义信息的夜视图像生成算法
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