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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种混合式耀斑干扰下图像目标检测预处理方法，该方法为：使用包含耀斑的图像建立训练样本集；使用深度过参数化前馈网络模块、层归一化层、窗口多头自注意力模块和通道自注意力模块构建通道窗口注意力Transformer模块，并将多个通道窗口注意力Transformer模块进行堆叠连接，构成耀斑去除网络模型；利用训练样本集对耀斑去除网络模型进行训练，并利用损失函数对耀斑去除网络模型的参数进行优化迭代，得到训练好的耀斑去除网络模型；将存在耀斑干扰的图像输入至训练好的耀斑去除网络模型进行耀斑去除，获得目标检测所需的无耀斑图像。本发明提升了耀斑细节的分辨能力和耀斑去除效果，减少了混合式耀斑影响下目标检测方法对线段的错误检测。
主权项：1.一种混合式耀斑干扰下图像目标检测预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取包含耀斑的图像作为训练样本，建立训练样本集；步骤2、基于深度过参数化卷积，构建深度过参数化前馈网络模块；步骤3、将深度过参数化前馈网络模块与层归一化层、窗口多头自注意力模块、通道自注意力模块进行连接，构建通道窗口注意力Transformer模块；步骤4、将多个通道窗口注意力Transformer模块进行堆叠连接，形成编码器-解码器结构，构成耀斑去除网络模型；步骤5、利用训练样本集对耀斑去除网络模型进行训练；步骤6、基于训练结果与训练样本对应的基准图像构建损失函数，利用损失函数对耀斑去除网络模型的参数进行优化迭代，重复迭代直至达到设定的最大迭代次数，输出训练好的耀斑去除网络模型；步骤7、将存在耀斑干扰的图像输入至训练好的耀斑去除网络模型，对存在耀斑干扰的图像进行耀斑去除，获得目标检测所需的无耀斑图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种混合式耀斑干扰下图像目标检测预处理方法
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