一种基于深度学习的超透镜色差恢复方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的超透镜色差恢复方法，包括1)构建超透镜色差恢复神经网络和色差恢复损失函数；2)将超透镜色差图像x与其对应的标准图像y作为训练数据对，对超透镜色差恢复神经网络进行训练，使得色差恢复损失函数值小于8，实现超透镜色差图像到其对应的标准图像的双向映射，获得训练好的超透镜色差恢复模型；3)利用步骤2)，将待恢复超透镜色差图像输入到训练好的超透镜色差恢复模型中，实现超透镜色差恢复。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的超透镜色差恢复方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114331891A
申请号 ：
CN202111631782.5
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李润坤李旸晖黄泽钿吴豪陈旺磊黄垚王乐
申请人 ：
中国计量大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市学源街258号中国计量大学
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111631782.5
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 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
2022-04-12 ：
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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