[發明專利]一種基于小樣本的波前編碼場景數據集增強方法

在審

• 申請號: 202210153767.2
• 申請日: 2022-02-19
• 公開（公告）號: CN114615427A
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 王軍華;李一丹;徐敏;李旭鋒
• 申請（專利權）人: 復旦大學
• 主分類號: H04N5/232
• 分類號: H04N5/232;G06N20/00
• 代理公司: 上海正旦專利代理有限公司 31200
• 代理人: 陸飛;陸尤

1.一種基于小樣本的波前編碼場景數據集增強方法，其特征在于，具體步驟為：

(一)獲取小樣本數據集

利用普通相機與波前編碼相機對相似場景采集的圖像對進行點擴散函數估計；

在獲取相似場景時，要調整相機的光學參數，保證大部分場景可以清晰成像；

使用SIFT算子配準圖像后獲得波前編碼后的圖像I_c和編碼前的圖像I_s；

(二)使用隨機抽樣定理估計點擴散函數，具體步驟如下：

第一步，將波前編碼后的圖像I_c和編碼前的圖像I_s拆分為等尺寸的N個正方形圖像對——I_ci和I_si，i∈{1,2,…N}；

第二步，隨機選取一組圖像對{I_ci,I_si}，根據該圖像對計算點擴散函數：

是傅里葉變換，是逆傅里葉變換，是共軛傅里葉變換；

第三步，使用該組圖像對{I_ci,I_si}計算得到的K_i計算所有圖像對區域{I_cj,I_sj},j∈{1,2,…N}的誤差函數:

E^j＝(I_cj-I_sj*K_i)²； (2)

第四步，設定閾值TH，選取E^jTH的圖像對區域為內點，獲得M組內點，根據重新選取內點的圖像對{I_ci,I_si},i∈{1,2,…M}計算點擴散函數:

第五步，使用重新選取內點的圖像對{I_ci,I_si},i∈{1,2,…M}計算得到的K計算所有區域{I_cj,I_sj},j∈{1,2,…N}的誤差函數:

E^j＝(I_cj-I_sj*K)²； (4)

多次重復第四步，第五步，選取內點數區域最多時的點擴散函數K；

初步估計點擴散函數K后，根據Lucy-Richardson算法，進一步迭代修正點擴散函數，直到達到規定的收斂次數：

式中，是K的轉置矩陣，是圖像I_c經過Lucy-Richardson算法的第t次迭代后的清晰圖像；

根據隨機抽樣定理，從小樣本場景數據集中獲得J組從自然拍攝圖像估計的點擴散函數{K¹,K²,…,K^J}；

(三)數據集增強

加入大量公開的或者手動收集的、場景豐富多樣的清晰圖像，作為清晰的數據集；遍歷所有清晰圖像，每一張圖像I_sharp隨機選擇{K¹,K²,…,K^J}中的一個點擴散函數Kⁱ進行數據增強，具體操作如下：

(1)鏡像對稱：將點擴散函數Kⁱ的圖像沿水平或者垂直對稱軸鏡像對稱；

(2)角度旋轉：以點擴散函數Kⁱ圖像的中點為圓心，將點擴散函數在0～360°范圍內隨機旋轉；

(3)尺寸改變：將點擴散函數Kⁱ的圖像在0.5～1.5倍下進行整體的縮放；

(4)隨機強度改變：加入隨機函數，對點擴散函數Kⁱ的圖像局部的大小進行改變；

數據增強后，點擴散函數從Kⁱ變為新的點擴散函數kⁱ，I_sharp與kⁱ卷積后加入噪聲ε，獲得生成的中間編碼圖像I_new：

I_new＝I_sharp*Kⁱ+ε； (6)

遍歷所有清晰圖像，獲得匹配的中間編碼圖像數據集。