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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无热化成像方法和装置，对光学系统进行热分析以划分不同温度变化区间，并构建对应的样本对，利用样本对基于生成式对抗网络构建适配不同温度的图像恢复模型，在此基础上，通过对不同温度下光学系统采集的场景图像利用适配的图像恢复模型进行图像恢复，以得到高质量图像，使得光学系统无需经过无热化处理即可在不同温度下取得高成像质量。
主权项：1.一种基于深度学习的无热化成像方法，其特征在于，包括以下步骤：对光学系统进行热分析，利用不同温度下的点扩散函数对参考图像进行模拟仿真，得到参考图像对应的第一模糊图像的峰值信噪比随温度的变化曲线，依据变化曲线划分多个温度变化区间；构建并控制环境控制装置提供不同温度，处于不同温度变化区间的光学系统对显示器显示的参考图像进行图像采集以得到第二模糊图像，预处理后的第二模糊图像与对应参考图像配准形成样本对；利用不同温度下的样本对优化包含生成器和判别器的生成式对抗网络的参数，以参数优化后的生成器作为不同温度变化区间对应的图像恢复模型；光学系统采集场景图像时，实时检测光学系统所处温度，使用与实时温度对应的图像恢复模型对场景图像进行质量恢复，以实现无热化成像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于深度学习的无热化成像方法和装置
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