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申请/专利权人：天津理工大学
摘要：本发明设计了一种基于特征过滤并行双子网的动态合成网络来实现多模光纤在复杂特征散斑下的自适应成像方法。该方法首先需要搭建多模光纤图像传输系统来获取不同长度不同弯曲状态下的自然场景散斑数据集，然后对数据集进行预处理和划分；接下来构建特征过滤并行双子网架构，设计并行子网和动态权重合成方式，输入训练集进行训练，验证集进行验证，测试集来衡量特征过滤并行双子网网络在不同传输条件下的散斑重构效果。动态合成网络结合了全局学习模块LKA、局部学习模块CP和UNet模型架构，通过通道方向上的动态权重合成方法实现双子网间的动态权重合成，借助跳跃连接不断的学习和融合深层特征信息，来实现自适应散斑重构过程，该方法能够在更多传输条件更少数据规模下实现较好的复杂图像散斑重构，为多模光纤内窥镜微型化和促进实际应用提供了方法。
主权项：1.基于特征过滤并行双子网的多模光纤自适应成像方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：设计并搭建多模光纤图像传输系统并借助该系统采集不同长度不同弯曲传输条件下的自然场景复杂图像散斑数据集；步骤2：搭建基于全局学习模块LKA和局部学习模块CP的网络结构，采取并行双子网编码器的方式来学习复杂散斑图像特征；步骤3：设计基于并行双子网结构的通道权重动态合成方式，加强不同尺度下的复杂特征融合；步骤4：采用随机初始化的方式训练基于特征过滤的并行双子网网络模型，以此来实现不同传输条件下的散斑自适应成像；步骤5：采用不同传输条件下的测试集来验证该成像方法的自适应能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津理工大学 基于特征过滤并行双子网的多模光纤自适应成像方法
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