一种基于图像序列的水对空畸变校正算法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010217655.X
IPC分类号：G06T7/33;G06T5/00
申请日期：
2020-03-25
申请人：
哈尔滨工程大学

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著录项信息

专利名称	一种基于图像序列的水对空畸变校正算法
申请号	CN202010217655.X	申请日期	2020-03-25
法律状态	公开	申报国家	暂无
公开/公告日	2020-07-24	公开/公告号	CN111445504A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/33 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/20 运动分析（数字视频信号的编解码或解压缩的运动估计入H04N 19/43，H04N 19/51）〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/33 使用基于特征的方法〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;3;3;;;G;0;6;T;5;/;0;0查看分类表>
申请人	哈尔滨工程大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工程大学	当前权利人	哈尔滨工程大学
发明人	蔡成涛;孟海洋;王峰;乔人杰
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明提供一种基于图像序列的水对空畸变校正算法，包括：计算图像序列的均值获取一帧均值图像作为图像配准的基准图像；采用图像去模糊的方法来解决这一问题，基准图像完成图像模糊之后，为了估测图像畸变矩阵，本发明采用了一种非刚性图像配准方法。为了优化配准方法，采用L‑BFGS优化方法。L‑BFGS是一种基于BFGS的改进方法。对于无约束优化，它是有限记忆的准牛顿。L‑BFGS方法通过用来自最后迭代的信息近似逆Hessian矩阵来迭代地找到最小化值。在估计畸变矩阵之后，可以基于2D插值来恢复畸变的图像序列。本发明在实现图像畸变的同时，较现有算法对畸变图像恢复质量进一步提高，可以实现各种波形扰动下产生的畸变图像的恢复。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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