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本发明公开了一种基于孪生神经网络的偏振差分成像方法，属于计算成像领域。传统主动偏振差分成像方法因背景散射光的影响，其成像质量受限。本发明在传统主动偏振差分成像模型的基础上，引入深度学习，主要通过卷积神经网络对偏振成像系统进行优化处理。卷积神经网络对正交偏振光图像进行相似度判别，通过核心融合算法进行特征提取并融合相似特征信息，加强光电传感器所得目标信息的特征，在对偏振成像系统中的正交偏振光的精确选取中有一些优势。相比于传统偏振差分成像方法，该方法具有更高的成像质量。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116819790 A (43)申请公布日 2023.09.29 (21)申请号 202310752162.X G06V 10/82 (2022.01)
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