基于特征感知和多通道学习的图像色差检测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于特征感知和多通道学习的图像色差检测方法，包括：1)构建用于训练色差检测网络的训练集，色差检测网络由多通道学习模块、特征感知模块、区域建议网络和预测回归网络组成；2)将图像输入多通道学习模块，获取图像全面特征图；3)将图像全面特征图输入特征感知模块，得到感知加权特征图；4)将感知加权特征图输入区域建议网络，得到区块特征图；5)将区块特征图输入预测回归网络，得到色差偏移量及位置，与真实值计算损失，反向传播调整参数；6)迭代训练至预设值，确定色差检测网络；7)将待检测图像输入色差检测网络，获取色差偏移量及位置。本发明可实现对具有复杂纹理及图案的图像高速高精度色差检测。
基本信息
专利标题 ：
基于特征感知和多通道学习的图像色差检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114581536A
申请号 ：
CN202210180091.6
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
高红霞廖宏宇黄滨郑弘振
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
冯炳辉
优先权 ：
CN202210180091.6
主分类号 ：
G06T7/90
IPC分类号 ：
G06T7/90 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/764 G06V10/82
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
G06T7/10
分割；边缘检测
G06T7/90
颜色特征测定
法律状态
2022-06-03 ：
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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