基于深度学习的图像质量提升方法及其装置[发明专利]

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专利名称：基于深度学习的图像质量提升方法及其装置专利类型：发明专利发明人：吴子章,唐锐,王凡申请号：CN201710186768.6申请日：20170327公开号：CN108665415A公开日：20181016

摘要：本发明提供基于深度学习的图像质量提升方法及其装置。所述方法包括：获取某一场景的畸变图像作为深度学习模型的训练值；获取所述场景的全景图像作为所述深度学习模型的真值；利用建立的第一卷积神经网络模型，学习并生成所述训练值与所述真值之间的映射关系；选择其他场景的畸变图像作为所述映射关系的输入，从而获得输出的所述其他场景的全景图像，并与所述其他场景的预设全景图像进行比对；重复执行训练步骤直至比对生成的差异值小于或等于预设阈值，并将此时经过训练得到的映射关系确定为最终的用于提升全景图像成像质量的模型。本发明解决了在拼接生成全景图像的过程中像素不均衡的问题，并大大提高了图像成像质量。

申请人：纵目科技(上海)股份有限公司

地址：201201 上海市浦东新区上丰路977号1幢B座343

国籍：CN

代理机构：上海光华专利事务所(普通合伙)

代理人：徐秋平

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