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专利名称：应用于单幅红外图像非均匀校正的深度高频网络校
正算法
专利类型：发明专利发明人：简献忠,吕辰
申请号：CN201811473365.0申请日：20181204公开号：CN109636747A公开日：20190416
摘要：本发明涉及一种应用于单幅红外图像非均匀校正的深度高频网络校正算法，将单幅含有非均匀噪声的图像Y，先经过双边滤波器，分离出高频分量I；将包含图像边缘细节以及非均匀噪声的高频分量I作为深度残差网络的输入，再通过训练后红外图像模型进一步拟合，得出非均匀噪声图像N；最后将非均匀红外图像Y引入通过差值结构将噪声N从非均匀红外图像Y中提取出来，最终得到预估的校正红外图像X。成功将深度学习应用于红外图像非均匀校正。方法中将滤波器和差值结构的思想应用于深度学习的网络结构设计，构建了深度高频网络，解决了卷积神经网络的欠拟合和训练复杂度高的问题，提高了校正精度，为单幅图像非均匀校正提供一种新的思路。
申请人：上海理工大学
地址：200093 上海市杨浦区军工路516号
国籍：CN
代理机构：上海申汇专利代理有限公司
代理人：徐颖
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