[發明專利]一種線列周掃立體全景圖像去噪方法、系統及存儲介質

有效

• 申請號: 202010617060.3
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111861912B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 賀遵亮;陳小天
• 申請（專利權）人: 湖南傲英創視信息科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06N3/08;G06N3/0455;G06N3/0464
• 代理公司: 長沙朕揚知識產權代理事務所(普通合伙) 43213
• 代理人: 楊斌

1.一種線列周掃立體全景圖像去噪方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取設定的成像傳感器中的歷史原始照片數據，根據所述歷史原始照片數據得到訓練集；

對所述訓練集中的歷史原始照片數據進行訓練得到深度神經網絡模型；

獲取成像傳感器中的實時照片數據，采用所述深度神經網絡模型對所述實時照片數據進行去噪處理得到目標全景圖像；

其中，所述設定的成像傳感器包括至少兩路用于探測的線列相機，所述線列相機安裝于轉臺上并基于預設積分時間獲取歷史原始照片數據和實時照片數據；

所述對所述訓練集中的歷史原始照片數據進行訓練得到深度神經網絡模型包括：

將所述訓練集劃分為若干組數據，其中，每組數據做為一個訓練通道進行訓練；

降低每個所述訓練通道的分辨率至設定值；

消除所述訓練通道的數據的黑色像素，并按照設定的倍數進行縮放處理；

其中，在對訓練集進行訓練期間，網絡輸入是原始的短曝光圖像，將原始圖像和參考圖像之間曝光時間的倍數差作為放大因子，每次訓練迭代中，隨機裁剪一個512×512的補丁用于訓練并進行翻轉、旋轉操作。

2.根據權利要求1所述的一種線列周掃立體全景圖像去噪方法，其特征在于，所述歷史原始數據包括：所述線列相機輸出的圖片數據，所述圖片數據的格式為RGB格式的數據。

3.根據權利要求1所述的一種線列周掃立體全景圖像去噪方法，其特征在于，所述根據所述原始照片數據得到訓練集包括：

對所述原始照片數據進行預處理得到所述訓練集；其中，所述預處理包括：對所述原始照片數據進行數據清洗。

4.一種線列周掃立體全景圖像去噪系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取設定的成像傳感器中的歷史原始照片數據，根據所述歷史原始照片數據得到訓練集；

訓練模塊，用于對所述訓練集中的歷史原始照片數據進行訓練得到深度神經網絡模型；

處理模塊，用于獲取成像傳感器中的實時照片數據，采用所述深度神經網絡模型對所述實時照片數據進行去噪處理得到目標全景圖像；

所述對所述訓練集中的歷史原始照片數據進行訓練得到深度神經網絡模型包括：

將所述訓練集劃分為若干組數據，其中，每組數據做為一個訓練通道進行訓練；

降低每個所述訓練通道的分辨率至設定值；

消除所述訓練通道的數據的黑色像素，并按照設定的倍數進行縮放處理；

其中，在對訓練集進行訓練期間，網絡輸入是原始的短曝光圖像，將原始圖像和參考圖像之間曝光時間的倍數差作為放大因子，每次訓練迭代中，隨機裁剪一個512×512的補丁用于訓練并進行翻轉、旋轉操作。

5.一種計算機存儲介質，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1至3任一所述方法的步驟。