申请/专利权人：湖北经济学院;达昌技术发展有限公司

申请日：2024-06-06

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118298194A

主分类号：G06V10/54

分类号：G06V10/54;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/09;G06N3/094

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：本申请属于可见光通信领域，具体公开了一种面向相机光通信的条纹图像处理方法、装置及设备，该方法包括：获取条纹图像数据集，条纹图像数据集包括条纹图像样本和条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签；基于条纹图像样本和条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签，训练生成对抗网络，获取图像重建模型和条纹提取模型；图像重建模型作为生成对抗网络的生成器，条纹提取模型作为生成对抗网络的判别器。通过本申请，利用GAN将两种矛盾性质的任务进行生成对抗，能够有效地均衡图像重建准确度和条纹提取准确度，获得适用于可见光通信场景的图像重建模型和条纹提取模型。

主权项：1.一种面向相机光通信的条纹图像处理方法，其特征在于，包括：获取条纹图像数据集，条纹图像数据集包括条纹图像样本和条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签；基于所述条纹图像样本和所述条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签，训练生成对抗网络，获取图像重建模型和条纹提取模型，所述图像重建模型用于将条纹图像重建为无条纹图像，所述条纹提取模型用于基于条纹图像提取条纹；其中，所述图像重建模型作为所述生成对抗网络的生成器，所述条纹提取模型作为所述生成对抗网络的判别器；所述基于所述条纹图像样本和所述条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签，训练生成对抗网络，获取图像重建模型和条纹提取模型，包括：基于所述条纹图像样本和所述条纹图像样本对应的条纹序列标签以及无条纹图像标签，持续计算损失值并优化模型参数，直至满足训练停止条件；所述计算损失值并优化模型参数，包括：输入所述条纹图像样本和对应的条纹序列标签至所述图像重建模型，获取所述图像重建模型输出的训练阶段重建图像；输入所述条纹图像样本至所述条纹提取模型，获取所述条纹提取模型输出的条纹图像样本条纹提取结果，并输入无条纹图像标签至所述条纹提取模型，获取所述条纹提取模型输出的无条纹图像条纹提取结果，并输入所述训练阶段重建图像至所述条纹提取模型，获取所述条纹提取模型输出的重建图像条纹提取结果；基于所述训练阶段重建图像、所述重建图像条纹提取结果和所述无条纹图像标签，获取所述图像重建模型对应的损失值，并基于所述条纹图像样本条纹提取结果、所述无条纹图像条纹提取结果、所述重建图像条纹提取结果和所述条纹序列标签，获取所述条纹提取模型对应的损失值；基于所述图像重建模型对应的损失值和所述条纹提取模型对应的损失值，通过反向传播方式优化模型参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖北经济学院 达昌技术发展有限公司 一种面向相机光通信的条纹图像处理方法、装置及设备

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