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申请/专利权人：天津市沛迪光电科技有限公司
摘要：本发明提供了一种细分精细重组的图像清晰度纹理重建方法，包括如下步骤：对原始红外图像进行噪声去除和图像增强处理，对处理后的红外图像进行纹理分析操作得到纹理特征；提取红外图像的图像特征，将图像特征与纹理特征融合得到融合特征，使用原始红外图像和融合特征进行神经网络学习得到高分辨率红外图像；对高分辨率红外图像像与原始红外图像进行纹理合成操作，得到纹理增强后的纹理重建图像。本发明有益效果：通过结合动态适应性技术和先进的纹理重建算法，实现对动态纹理的精细重建，并能够灵活应对不同场景和纹理特征的变化，为动态场景下的高质量纹理合成提供了全新的解决方案，具有显著的竞争优势和应用前景。
主权项：1.一种细分精细重组的图像清晰度纹理重建方法，其特征在于，包括如下步骤：对原始红外图像进行噪声去除和图像增强处理，对处理后的红外图像进行纹理分析操作得到纹理特征；提取红外图像的图像特征，将图像特征与纹理特征融合得到融合特征，使用原始红外图像和融合特征进行神经网络学习得到高分辨率红外图像；对高分辨率红外图像与原始红外图像进行纹理合成操作，得到纹理增强后的纹理重建图像；所述对处理后的红外图像进行纹理分析操作得到纹理特征的过程包括：使用动态适应性技术提取原始红外图像中各部分的纹理特征，并根据动态场景和不同纹理特征动态调整分析方法；其中，所述纹理特征包括纹理方向特征和纹理密度特征；所述纹理方向特征具体为，通过计算水平、垂直方向梯度得到的红外图像各个像素点的纹理方向；所述纹理密度特征具体为，通过计算方向梯度的模得到的红外图像各个像素点的纹理密度；所述使用原始红外图像和融合特征进行神经网络学习得到高分辨率红外图像的过程包括：对原始红外图像进行双线性插值处理得到高分辨率红外图像；将融合特征与高分辨率红外图像输入SRGAN网络的生成器中得到原始图像与高分辨率图像之间的非线性映射关系；SRGAN网络的判别器评估生成图像与真实高分辨率图像之间的相似度，并将相似度反馈至生成器中调整损失函数。
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