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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种图像模糊分类方法。该方法通过先生成模糊核和掩膜，再对模糊核进行分类进而更加精确地对模糊种类进行分类；在生成掩码时，借鉴U‑Net等图像区域分类模型的思想，通过建立与对应层的跳跃连接，使得后置层能够直接从高级特征中感知哪些区域是模糊核，从而使得图像掩膜mask的生成更加精确。本发明创造性地设计了损失函数中加入图像再模糊损失和模糊核损失的方法，在推测出不同区域的模糊核形状的同时识别模糊的种类。因此，本发明的方法提高了在判定图像细微模糊方面的性能。
主权项：1.一种通过重建模糊核进行图像模糊分类的方法，其特征在于，通过以下步骤得到：1创建一个用于训练神经网络的人为构造的数据集，该数据集包含清晰图像以及对应的由清晰图像处理后生成的模糊图像；2构建一个通过重建模糊核进行图像模糊分类的神经网络模型，该模型用于对模糊图像的不同区域生成不同的模糊核和覆盖相应模糊区域的二进制黑白图像，即掩膜；并且该模型选取掩膜覆盖面积最大的区域对应的模糊核，通过对模糊核进行分类来区分出图像的模糊种类；3运用步骤1中创建的数据集训练步骤2中的神经网络模型，通过迭代训练直至得到训练完成的神经网络模型；4最后将待检测图像输入步骤3中训练完成的神经网络模型中，即完成对数据集中图像的模糊分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种通过重建模糊核进行图像模糊分类的方法
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