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一种多轴运动平台下线阵相机成像抖动去除方法
摘要文本
本发明属于图像处理技术领域,具体公开提供的一种多轴运动平台下线阵相机成像抖动去除方法,该方法包括:当运动平台进行不同运动方向上运动时,通过线阵相机获取对应图像数据集;通过采用循环生成对抗网络,得到深度学习网络结构;进行深度学习网络结构的对抗训练;输出不含抖动误差的图像数据;本发明通过使用半监督深度学习方法学习两组来自不同运动轴的数据,直接将抖动图像优化至不含抖动误差的图像,有效解决了当前硬件校正和软件校正存在的欠缺性问题,不仅弥补了当前硬件校正方式存在的场景局限性,扩展了图像抖动去除的适用场景,并且还提高了图像抖动去除的便利性和去除效果,实现了图像抖动的快速去除。
申请人信息
- 申请人:长春智冉光电科技有限公司
- 申请人地址:130000 吉林省长春市净月开发区擎天树街999号1号办公楼1层103室
- 发明人: 长春智冉光电科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种多轴运动平台下线阵相机成像抖动去除方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311798469.X |
| 申请日 | 2023/12/26 |
| 公告号 | CN117479013A |
| 公开日 | 2024/1/30 |
| IPC主分类号 | H04N23/68 |
| 权利人 | 长春智冉光电科技有限公司 |
| 发明人 | 范恩旭 |
| 地址 | 吉林省长春市净月开发区擎天树街999号1号办公楼1层103室 |
专利主权项内容
1.一种多轴运动平台下线阵相机成像抖动去除方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤1、数据集获取:当运动平台进行不同运动方向上运动时,通过线阵相机获取对应图像数据集,所述运动方向包括横向运动和纵向运动;步骤2、网络结构构建:通过采用循环生成对抗网络,得到深度学习网络结构,所述深度学习网络结构由两组生成器和两组判别器/>组成;步骤3、网络结构训练:进行生成器和判别器的对抗训练;步骤4、图像抖动去除:将不同运动方向的对应图像数据集中的图像数据输入至度学习网络结构中进行训练,进而输出不含抖动误差的图像数据。。关注微信公众号马克数据网