西北工业大学赵永强获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利适用于快照式多波段相机的自监督深度学习去马赛克方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116402680B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310315005.2，技术领域涉及：G06T3/4015；该发明授权适用于快照式多波段相机的自监督深度学习去马赛克方法是由赵永强;冯凯;林曦;王稼璇设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本适用于快照式多波段相机的自监督深度学习去马赛克方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于快照式多波段相机的自监督深度学习去马赛克方法，使用目标相机拍摄的真实马赛克图进行训练；本发明方法分为两部分：自监督训练和双分支模型。根据观测一致性约束，复用去马赛克模型，制作伪配对数据，约束模型去马赛克，同时使用鲁棒的插值算法作为模型低频主成分，避免极端模型塌缩出现，稳定网络训练，最终得到在真实数据中表现优异的去马赛克模型。本发明的去马赛克模型可以直接适用于真实图像，没有畸变与伪影。
本发明授权适用于快照式多波段相机的自监督深度学习去马赛克方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于快照式多波段相机的自监督深度学习去马赛克方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：收集训练数据； 使用快照式多波段相机拍摄得到的一系列马赛克图像，作为后续自监督训练数据； 步骤2：搭建去马赛克模型；使用深度网络模型作为去马赛克模型主干，通过设置参数使模型主干允许马赛克图像作为输入；同时搭建一个采用插值算法的插值分支，该分支通过对马赛克图像的各稀疏波段进行插值得到多波段图像的低频成分，最后将主干与分支的输出相加作为模型输出； 步骤3：自监督训练； 将训练数据输入给步骤2中建立的去马赛克模型，得到初始的多波段图像立方体，称为1号多波段图像； 将1号多波段图像随机进行平移、翻转、缩放变换得到新的图像立方体，称其为2号多波段图像，然后将2号多波段图像再次输入去马赛克模型得到新的图像立方体，称其为3号多波段图像； 计算3号多波段图像与2号多波段图像差异，同时计算1号多波段图像进行马赛克采样后与原始马赛克图之间的差异，通过最小化这两个差异的加权和，约束去马赛克模型训练过程，输出去马赛克结果，即无缺失的多波段图像立方体。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励