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申请/专利权人：中国科学院大学
摘要：本发明公开了一种基于条件ODE的脉冲相机图像重构方法，该方法包括：将脉冲序列按时间顺序划分为多个短时序脉冲块；设置时域关联探索模块，包括特征序列生成子模块和条件ODE子模块，其中，特征序列生成子模块用于提取所有短时序脉冲块的特征形成粗糙特征序列，将粗糙特征序列分为特征正向序列和特征反向序列，条件ODE子模块，用于对特征正向序列进行聚合获得正向精细特征，对特征反向序列进行聚合获得反向精细特征；设置空域关联探索模块，对中心时间短时序脉冲块的特征以及正向精细特征、反向精细特征进行融合，获得脉冲序列的融合特征，根据融合特征重建获得图像。本发明公开的图像重构方法重建获得的图像具有更平滑和清晰的边界。
主权项：1.一种基于条件ODE的脉冲相机图像重构方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：将脉冲序列按时间顺序划分为多个短时序脉冲块，形成短时序脉冲块序列，位于短时序脉冲块序列中间的短时序脉冲块称为中心时间短时序脉冲块；设置时域关联探索模块，包括特征序列生成子模块和条件ODE子模块，其中，特征序列生成子模块，用于提取所有短时序脉冲块的特征形成粗糙特征序列，所述粗糙特征序列中，将中心时间短时序脉冲块对应的特征以及其之前的短时序脉冲块对应的特征序列按时间先后顺序组合形成特征正向序列，将中心时间短时序脉冲块对应的特征以及其之后的短时序脉冲块对应的特征序列按时间倒序组合形成特征反向序列，条件ODE子模块，用于对特征正向序列进行聚合获得正向精细特征，以及对特征反向序列进行聚合获得反向精细特征；设置空域关联探索模块，对中心时间短时序脉冲块的特征以及正向精细特征、反向精细特征进行融合，获得脉冲序列的融合特征，根据融合特征重建获得图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大学 基于条件ODE的脉冲相机图像重构方法
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