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結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410125801.0

申請日:

2014.03.31

公開號:

CN103985089A

公開日:

2014.08.13

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 5/00申請日:20140331|||公開
IPC分類號: G06T5/00 主分類號: G06T5/00
申請人: 杭州電子科技大學
發明人: 趙巨峰; 逯鑫淼; 辛青; 高秀敏
地址: 310018 浙江省杭州市江干區下沙高教園區2號大街
優先權:
專利代理機構: 杭州裕陽專利事務所(普通合伙) 33221 代理人: 應圣義
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410125801.0

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.02.27|||2014.09.10|||2014.08.13

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

一種結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,包括:建立圖像迭代校正模型;對圖像進行權重邊緣分析,獲得權重邊緣因子矩陣;將權重邊緣因子矩陣引入到圖像迭代校正模型,對單幅圖像進行迭代優化。利用所述方法能提高系統處理圖片的能力和處理速度,且校正效果較佳。

權利要求書

權利要求書
1.  一種結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,包括:
建立圖像迭代校正模型;
對圖像進行權重邊緣分析,獲得權重邊緣因子矩陣;
將權重邊緣因子矩陣引入到圖像迭代校正模型,對單幅圖像進行迭代優化。

2.  如權利要求1所述的結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,利用懲罰函數法建立所述圖像迭代校正模型。

3.  如權利要求2所述的結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,所述圖像迭代校正模型的設計懲罰函數為:J=||f-g||2+α||Dxf||2,其中f為清晰圖,g為退化的觀測圖,Dx為水平差分算子的循環矩陣形式,f=Gg+O,G為增益系數,O為偏置系數。

4.  如權利要求3所述的結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,G與O的優化迭代方程式子如下:
Gi+1=Gi-λ[(fi-gi)gi+α(DxTDxfi)gi]Oi+1=Oi-λ[(fi-gi)+α(DxTDxfi)],]]>gi=fi-1(i>1)、f1=g0=g(i≤1),且fi+1=Gi+1gi+1+Oi+1,i為迭代次數。

5.  如權利要求1所述的結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,對于任意位置(x,y)處的權重邊緣因子矩陣M(x,y),
M(x,y)=11+γθ(x,y),γ=1000110Σn=110max_n∀(x,y)[Δσ2(x,y)],]]>且γ值用來確定M數值的范圍,Δσ2(x,y)=σg2(x,y)-σn2(x,y),]]>估計噪聲的局部方差其中是觀測圖g的局部方差,是觀測圖g的平滑結果的局部方差, max_n(A)代表A中的第n個最大值,θ(x,y)=0ifΔσ2(x,y)0Δσ2(x,y)else,]]>s是一個N×N的平滑算子,

6.  如權利要求1所述的結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,采用Δσ2(x,y)中若干個最大值的平均值作為Δσ2(x,y)的單獨最大值。

7.  如權利要求1所述的結合權重邊緣分析與幀內迭代的圖像條紋校正方法,其特征在于,對單幅圖像進行迭代優化的具體公式為:
其中矩陣Mti+1為利用gi+1獲得Mi+1后,將矩陣Mi+1中大于閾值T的區域都設置為1,其余為0,所形成的一個二值化的矩陣。

關 鍵 詞:
結合 權重 邊緣 分析 幀內迭代 圖像 條紋 校正 方法
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