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申请/专利权人:浙江大学
摘要:本发明公开了一种自监督的修复前视声呐图像卷帘门效应的方法。本发明利用隐式神经表示拟合因受卷帘门效应污染而产生分裂效果的声学图像,自适应地恢复出不同时刻所激活的传感通道之间所经过的位移距离。将得到的位移距离在声学图像中补偿,可得到去除卷帘门效应的声学图像。本发明所提出的修复前视声呐图像卷帘门效应的方法适应于基于声学透镜的前视声呐于高速运动下获取的声学图像,克服了卷帘门效应所导致的声学图像分裂的缺点。该方法仅需单张声学图像,无需训练数据,无需外部定位、测速数据输入。恢复后声学图像可用于图像拼接、目标识别、三维重建等后续工作,拓展了基于声学透镜的前视声呐的使用范围。
主权项:1.一种自监督的修复前视声呐图像卷帘门效应的方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:S1、获取原始声学图像并生成表示采样点所处空间的坐标矩阵;S2、对生成的坐标矩阵经表示通道间位移的可学习参数进行调整,通过映射函数获取高频信息,得到最终坐标矩阵;具体包括:相邻时刻所激活的通道所表示的声呐原点经过的物理位移用可学习参数表示;其中,x与y表示位移,θ表示旋转;相较于0时刻,1时刻的采样点需经过θ角度的旋转以及x与y所表示的平移: 其中,Rθ表示θ的旋转矩阵,P1为1时刻的采样点位置,为考虑卷帘门效应后的采样点位置,nc时刻的采样点位置需进行nc次的旋转与位移进行修正,记最终得到的坐标矩阵为需作为输入通过映射函数得到输出,其中,C为坐标输入,为可以表征输入C高频信息的映射函数,L控制高频信息表征时频率个数的选择,α为使能因子,控制高频信息表征时不同频率的使能状态,所述的映射函数具体为: 其中,x∈C为某一点的二维坐标,fkx;α=wkα[cos2kπx,sin2kπx],其中,k∈{0,1,...,L-1}表示第k个频率, S3、将最终坐标矩阵进行隐式神经表示,将隐式神经表示的输出与采集到的原始声学图像真值形成损失函数更新可学习参数和权重;S4、将声学图像生成网格坐标,利用拟合完成的隐式神经表示得到去卷帘门效应的声学图像。
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