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申请/专利权人：东南大学
申请日：2024-03-15
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118295131A
主分类号：G02B27/00
分类号：G02B27/00;H04N25/616;H04N23/55;G06T5/77;G06T5/60;G06N3/0464;G06N3/09
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于集成超构透镜系统的高质量成像方法，在超构透镜系统对物体成像后，利用卷积神经网络对图像进行恢复，提高图像质量。首先，通过超构透镜的成像系统，构建成像模型；然后，基于原始图像集，使用成像模型，生成训练数据集图像相应的高质量图像和低质量图像；接着，构建卷积神经网络结构，将生成的训练数据集图像送入卷积神经网络，进行网络模型训练，最后，利用训练好的网络模型，对成像模型生成图像及超构透镜系统直接采集图像进行图像恢复。本发明方法，在对比度、清晰度、分辨率等方面，都能取得较好的恢复效果，且不会给成像系统增加额外的硬件负担，克服了现有技术的耗时、流程复杂、高成本、效果不理想等缺点。
主权项：1.一种基于集成超构透镜系统的高质量成像方法，其特征在于，在超构透镜系统对物体成像后，利用卷积神经网络对图像进行恢复，包括如下步骤：S1、通过超构透镜的成像系统，构建成像模型；S2、基于原始图像集，生成训练数据集，使用成像模型，生成训练数据集图像相应的高质量图像和低质量图像；S3、构建卷积神经网络结构，将生成的训练数据集图像送入卷积神经网络，进行网络模型训练，使总损失函数达到收敛；S4、利用训练好的网络模型，对成像模型生成图像及超构透镜系统直接采集图像分别进行图像恢复处理，获得图像恢复结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于集成超构透镜系统的高质量成像方法
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