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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种多干扰源场景下的图像重建方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、对于输入图像，使用多个针对不同干扰场景的视觉特征编码器提取特征并进行特征融合；S2、干扰类型分类模型根据融合的特征进行干扰因素识别；S3、根据干扰因素的识别结果，采用相应的校正算法对图像进行校正；S4、基于校正后的图像特征进行图像重建，生成最终的成像结果。本发明通过多传感器融合技术获取多种数据源，结合深度学习算法对数据进行分析和处理，实现对不同类型干扰的准确识别和分类，进而优化成像，提高成像质量和效率，具有广泛的应用前景，对于提升成像技术水平和推动相关领域的发展具有积极意义。
主权项：1.一种多干扰源场景下的图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对于输入图像，使用多个针对不同干扰场景的视觉特征编码器提取特征并进行特征融合；S2、干扰类型分类模型根据融合的特征进行干扰因素识别；S3、根据干扰因素的识别结果，采用相应的校正算法对图像进行校正；S4、基于校正后的图像特征进行图像重建，生成最终的成像结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种多干扰源场景下的图像重建方法及装置
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