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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113344800A(43)申请公布日2021.09.03(21)申请号202110230767.3(22)申请日2021.03.02(30)优先权数据16/806,1352020.03.02US(71)申请人通用汽车环球科技运作有限责任公司地址美国密歇根州(72)发明人M.斯卢茨基(74)专利代理机构北京市柳沈律师事务所11105代理人王增强(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图6页(54)发明名称用于训练非盲图像去模糊模块的系统和方法(57)摘要公开了用于训练非盲去模糊模块的方法和系统。接收未模糊的测试图像和模糊的测试图像,其中每个模糊的测试图像通过模糊核项和噪声项与对应的未模糊的测试图像之一相关。通过调整正则化去卷积函数的正则化参数和卷积神经网络的权重来共同训练正则化去卷积子模块和卷积神经网络,以便最小化代表每个去模糊输出图像和相应的未模糊的测试图像之一之间的差异的成本函数。CN113344800ACN113344800A权利要求书1/2页1.一种训练非盲去模糊模块的方法,其中所述非盲去模糊模块包括正则化去卷积子模块和卷积神经网络子模块,所述正则化去卷积子模块被配置为对模糊的输入图像执行正则化去卷积函数,以产生可能具有图像伪像的去卷积图像,以及所述卷积神经网络子模块被配置为接收去卷积图像作为卷积神经网络的输入并去除图像伪像,从而提供去模糊的输出图像,该方法包括:经由至少一个处理器接收未模糊的测试图像和模糊的测试图像,其中每个模糊的测试图像通过模糊核项和噪声项与相应的未模糊的测试图像之一相关;通过调整正则化去卷积函数的正则化参数和卷积神经网络的权重,经由至少一个处理器共同训练正则化去卷积子模块和卷积神经网络,以便最小化代表每个去模糊输出图像与对应的未模糊的测试图像之一之间的差异的成本函数,从而提供训练后的正则化参数、训练后的权重和训练后的非盲去模糊模块;经由所述至少一个处理器从成像设备接收模糊的输入图像;经由所述至少一个处理器使用训练的非盲去模糊模块对所述模糊的输入图像进行去模糊;和经由至少一个处理器,输出去模糊的输出图像。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述去卷积函数是维纳去卷积函数。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述去卷积函数是Tikhonov‑正则化的去卷积函数。4.根据权利要求1所述的方法,其中,经由所述至少一个处理器来调整所述正则化参数和所述权重使用反向传播算法。5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述反向传播算法基于已经从CNN反馈的梯度和可能具有相对于正则化参数的图像伪影的去卷积图像的导数来调整正则化参数。6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述至少一个处理器接收所述未模糊的测试图像,并使用模糊核函数和噪声函数对所述未模糊的测试图像人工地生成该模糊的测试图像。7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述模糊的输入图像是从安装到车辆上的成像设备接收的。8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述车辆包括车辆控制器,并且所述方法包括基于去模糊的输出图像来控制至少一种车辆功能。9.一种用于训练非盲去模糊模块的系统,包括:非盲去模糊模块,该非盲去模糊模块包括正则化去卷积子模块和卷积神经网络子模块,其中正则化去卷积子模块被配置为对模糊的输入图像执行正则化去卷积函数,以产生可能具有图像伪像的去卷积图像,和其中卷积神经网络子模块被配置为接收去卷积图像作为卷积神经网络的输入并去除图像伪像,从而提供去模糊的输出图像;成像设备;和至少一个处理器,被配置为执行程序指令,其中该程序指令被配置为使至少一个处理器:2CN113344800A权利要求书2/2页接收未模糊的测试图像和模糊的测试图像,其中每个模糊的测试图像通过模糊核项和噪声项与相应的未模糊的测试图像之一相关;通过调整正则化去卷积函数的正则化参数和卷积神经网络的权重来共同训练正则化去卷积子模块和卷积神经网络,以使代表每个去模糊的输出图像和相应的未模糊的测试图像之一之间的差异的成本函数最小化,从而提供训练后的正则化参数、训练后的权重和训练后的非盲去模糊模块;从所述成像设备接收模糊的输入图像;使用训练后的非盲去模糊模块对模糊的输入图像进行去模糊;和输出去模糊的输出图像。10.根据权利要求9所述的系统,其中,所述程序指令被配置为使所述至少一个处理器使用反向传播算法来调整所述正则化参数和权重。3CN113344800A说明书1/10页用于训练非盲图像去模糊模块的系统和方法技术领域[0001]本公开总体上涉及非盲图像去模糊,并且更具体地涉及用于训练非盲图像去模糊模块的方法和系统。背景技术[000