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一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法
摘要文本
本发明涉及一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法，属于光学测量技术领域。本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法，包括采用投影仪‑相机系统，完成数据采集获得退化相移条纹图；提取退化正弦分量和退化余弦分量；获取真值正弦分量、真值余弦分量；将退化正弦分量、退化余弦分量作为网络输入，将真值正弦分量、真值余弦分量作为网络学习目标，构建正弦性分量‑正线性分量的映射模式；获得训练好的神经网络模型；将未参与训练的退化正余弦分量输入训练好的神经网络模型，输出修复后的正余弦分量。本发明可有效减轻网络训练负担、促进网络训练收敛，具有模型泛化能力强、恢复纹路细节能力强等优点。。来源：专利查询网
申请人信息
- 申请人:四川大学
- 申请人地址:610044 四川省成都市一环路南一段24号
- 发明人: 四川大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311358111.5 |
| 申请日 | 2023/10/18 |
| 公告号 | CN117333394A |
| 公开日 | 2024/1/2 |
| IPC主分类号 | G06T5/00 |
| 权利人 | 四川大学 |
| 发明人 | 王亚军; 李付谦; 牛兴漫; 张启灿; 刘元坤; 吴周杰 |
| 地址 | 四川省成都市武侯区一环路南一段24号 |
专利主权项内容
1.一种针对退化条纹增强的神经网络映射方法，其特征体现在以下步骤：步骤S1、采用投影仪-相机系统，在退化测量场景下，完成数据采集获得相移条纹图；步骤S2、由相移条纹图提取退化正弦分量S和退化余弦分量C；dd步骤S3、采用多次曝光法或提高相移步数的方法获取退化正弦分量S、退化余弦分量C对应的真值正弦分量S、真值余弦分量C；ddgtgt步骤S4、将退化正弦分量S、退化余弦分量C作为网络输入，将真值正弦分量S、真值余弦分量C作为网络学习目标，构建正弦性分量-正线性分量的映射模式；ddgtgt步骤S5、利用Back propagation算法完成网络参数更新，从而获得训练好的神经网络模型；步骤S6、将未参与训练的退化正余弦分量输入训练好的神经网络模型，输出修复后的正余弦分量。