首页> 中国专利> 一种基于深度卷积网络的光场显著目标检测方法

一种基于深度卷积网络的光场显著目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度卷积网络的光场显著目标检测方法,其步骤包括:1从使用光场采集设备获得的光场数据转换出全部视角的子孔径图像;2将不同视角下的子孔径图像重组成微透镜图像;3对微透镜图像进行数据增强;4以Deeplab‑V2网络的预训练权重为基础,搭建结合微透镜图像的显著目标检测模型,并利用数据集训练;5利用训练好的显著目标检测模型对待处理的光场数据进行显著目标检测。本发明方法可以有效提高复杂场景图像的显著目标检测的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN109344818B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN201811141315.2

  • 申请日2018-09-28

  • 分类号

  • 代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;

  • 代理人陆丽莉

  • 地址 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

  • 入库时间 2022-08-23 10:55:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-14

    授权

    授权

  • 2019-03-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/20 申请日:20180928

    实质审查的生效

  • 2019-03-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/20 申请日:20180928

    实质审查的生效

  • 2019-02-15

    公开

    公开

  • 2019-02-15

    公开

    公开

  • 2019-02-15

    公开

    公开

查看全部

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号