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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了基于傅里叶变换神经算子的海温图像补全方法及系统，通过傅里叶变换神经算子对输入的周期海温图像、当日破损海温图像、同期完整图像进行图像补全，输出当日完整海温图像；其中所述傅里叶变换神经算子包括傅里叶变换、傅里叶卷积算子、傅里叶逆变换三部分。本发明在进行海表面温度补全任务时，应用傅里叶变换神经算子，将海温图像变换至傅里叶频率域中进行开展，解决了现有方法仅仅从图像域中开展海温时空图像补全，忽略了对其频率域的充分利用的问题，提高图像补全的可靠性。
主权项：1.基于傅里叶变换神经算子的海温图像补全方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、输入图像：包括周期海温图像SSTterm、当日破损海温图像SSTcorrup、同期完整图像SSThistory；步骤S2、基于傅里叶变换神经算子处理输入图像，进行图像补全：其中所述傅里叶变换神经算子包括傅里叶变换FT、傅里叶卷积算子R*、傅里叶逆变换FT-1三部分，所述傅里叶卷积算子R*包括三个并行的傅里叶卷积算子Rterm·;θ1、Rcorrup·;θ2、Rhistory·;θ3，其中，表示要处理的信号，θ1、θ2、θ3分别是三个并行的傅里叶卷积算子待学习的神经网络参数，图像补全具体包括以下两步：步骤S21、频率处理：输入图像首先使用傅里叶变换FT分别将输入图像转换到傅里叶频率域上，生成周期平均信号signterm、当日破损信号signcorrup、同期完整信号signhistory；然后从同期完整信号signhistory减去周期平均信号signterm，得到更新的同期完整信号sign’history；然后应用三个并行的傅里叶卷积算子Rterm·;θ1、Rcorrup·;θ2、Rhistory·;θ3分别将signterm、signcorrup和sign’history三个信号分别进行高频过滤、高频过滤、低高频过滤，分别得到过滤后的频率信号、、；步骤S22、融合补全：将得到的、、三个信号值进行融合，并应用傅里叶逆变换FT-1，输出补全的当日破损海温图像，即当日完整海温图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 基于傅里叶变换神经算子的海温图像补全方法及系统
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