一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法。创建一个红外畸变图像数据集；构建实现精度要求并能快速推断的卷积神经网络；利用卷积神经网络对红外畸变图像数据集进行训练；将待测的红外畸变图像输入到训练后的卷积神经网络中，得到校正参数并对待测的红外畸变图像进行校正。本发明方法利用卷积神经网络提取红外畸变图像的特征信息，并建立畸变特征与红外畸变图像校正参数之间的映射关系；可以克服不同摄像机及其成像模型对畸变图像校正算法的局限性，具有较好的普适性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的红外视频畸变校正的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114463192A
申请号 ：
CN202111321639.6
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2021-11-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘宏芳赵朝阳戴超超庄杰栋郑恩辉顾天成
申请人 ：
浙江浙能嘉华发电有限公司;中国计量大学;浙江浙能电力股份有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市解放路85号1401、1501、1601室
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
林超
优先权 ：
CN202111321639.6
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06T7/90 G06T3/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20211109
申请日 : 20211109
2022-05-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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