基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法。其首先在输入图像上构建初始窗口，接着将窗口内像素点灰度值输入训练好的神经网络，得到增强参数，移动窗口遍历整幅图像，构建增强参数对应表，最后根据增强参数对应表对图像进行Hessian增强，输出增强图像。本发明基于神经网络和Hessian矩阵的结构光条纹增强方法，达到对低照度情况下结构光条纹对比度不同区域相同的增强效果，作为后续图像处理的预处理方法。
基本信息
专利标题 ：
基于神经网络和黑塞矩阵的结构光条纹增强方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114596231A
申请号 ：
CN202210256421.5
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄继业潘钇名杨宇翔董哲康林辉品
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210256421.5
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06N3/08 G06N3/04
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
2022-06-07 ：
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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