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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提供一种基于深度超分辨率网络的结构位移测量方法及装置，方法包括：获取待测结构位移前后的原始图像，分别从位移前后的原始图像中提取初始ROI图像；分别将位移前后的初始ROI图像输入图像超分辨模型，得到位移前后的超分辨率ROI图像；分别对位移前后的超分辨率ROI图像进行还原处理，得到位移前后的超分辨率图像；基于位移前后的超分辨率图像，对待测结构进行位移测量，得到位移测量结果。通过图像超分辨模型可以根据位移前后的初始ROI图像，获得相应的超分辨率ROI图像，进而获得位移前后的超分辨率图像，利用位移前后的超分辨率图像，可以得到更加精确的位移测量结果，有效提升了结构位移的测量精度。

主权项：1.一种基于深度超分辨率网络的结构位移测量方法，其特征在于，包括：获取待测结构位移前后的原始图像，并分别从位移前后的所述原始图像中提取初始ROI图像；分别将位移前后的所述初始ROI图像输入预先构建的图像超分辨模型，得到位移前后的超分辨率ROI图像；其中，所述图像超分辨模型是基于图像样本数据集对深度超分辨率网络进行训练得到的；分别对位移前后的所述超分辨率ROI图像进行还原处理，得到位移前后的超分辨率图像；基于位移前后的所述超分辨率图像，对所述待测结构进行位移测量，得到位移测量结果；其中，所述图像超分辨模型的训练过程，包括：分别获取待测结构的第一原始图像样本和第二原始图像样本；其中，所述第二原始图像样本包含待测结构的表面精细纹理特征；将所述第二原始图像样本与所述第一原始图像样本进行图像配准，得到超分辨率图像样本；基于所述第一原始图像样本和所述超分辨率图像样本，构建得到图像样本数据集；基于所述图像样本数据集，对预先构建的深度超分辨率网络进行训练，得到图像超分辨模型；将所述第二原始图像样本与所述第一原始图像样本进行图像配准，得到超分辨率图像样本，包括：从所述待测结构的位移平面内确定多个参考点；分别获取每个参考点在所述第一原始图像样本中的第一坐标，以及在所述第二原始图像样本中的第二坐标；基于各个参考点的所述第一坐标和所述第二坐标，求取单应矩阵；基于所述单应矩阵，将所述第二原始图像样本中待测结构的表面精细纹理特征透视变换至所述第一原始图像样本中，得到超分辨率图像样本；基于位移前后的所述超分辨率图像，对所述待测结构进行位移测量，得到位移测量结果，包括：基于位移前后的所述超分辨率图像，获取待测结构的像素位移；将所述像素位移转换为真实位移，得到位移测量结果。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 基于深度超分辨率网络的结构位移测量方法及装置