基于深度学习的高分辨力自适应光学图像质量评价方法.pdfVIP

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2023-05-15 发布于四川
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基于深度学习的高分辨力自适应光学图像质量评价方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度学习的高分辨力自适应光学图像质量评价方法，由仿真图像生成模块、退化图像生成模块、退化图像质量标签生成模块、深度学习模型训练模块组成。利用观测对象的三维信息生成对应的三维模型，根据三维模型在不同投影面上的投影得到该对象的仿真图像；将仿真图像分别输入到不同程度的运动模糊、湍流像差和噪声强度的退化模型中，得到不同模糊程度的退化图像集；计算仿真图像与其对应的退化图像的相关系数，生成退化图像的质量标签；将具有质量标签的退化图像集输入到质量评价网络中进行训练，得到训练好的神经网络模型

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114742779 A (43)申请公布日 2022.07.12 (21)申请号 202210338289.2 (22)申请日 2022.04.01 (71)申请人中国科学院光电技术研究所地址 6