| 专利号 | 2021114899944 | 申请日 | 2021-12-08 | 专利名称 | 基于未训练深度解码神经网络的非视域成像方法 |
| 授权日 | 2024-09-06 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 孟祥锋;刘守佩;吴华铮;杨修伦;殷永凯 |
| 主分类号 | G06T11/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 一种基于未训练深度解码神经网络的非视域成像方法，将非视域成像物理前向传输模型融入到一个神经网络中去，利用二者的相互作用，网络的权重参数能够自动更新优化，损失函数采用均方差损失，与全变分正则化相结合，进一步对重构图像进行约束。当优化过程结束，网络输出即为非视域成像重构图像。不同于传统的端对端深度学习方案，本发明不需要主动光源照明且无需大量数据训练，节省了数据采集以及网络参数拟合的时间，不仅成本低、装置简单易实现，而且成像清晰、保真度高、鲁棒性强。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 数字创意产业 数字文化创意活动 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
