一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法.pdf

(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CN113222821A(43)申请公布日2021.08.06(21)申请号202110563493.X(22)申请日2021.05.24(71)申请人南京航空航天大学地址210016江苏省南京市秦淮区御道街29号(72)发明人崔海华徐振龙孟亚云田威(74)专利代理机构南京钟山专利代理有限公司32252代理人戴朝荣(51)Int.Cl.G06T3/40(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图2页(54)发明名称一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法(57)摘要本发明公开了一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，步骤1、通过相机采集环形靶标图像；步骤2、将环形靶标图像输入图像超分模型中提取图像抽象特征，获得图像的视觉特征向量；步骤3、预处理步骤2的视觉特征向量；步骤4、将步骤3处理后的视觉特征向量进行上采样；步骤5、通过卷积层完善上采样后的图像，得到超分辨率后的环形靶标图像。本发明可以改善图像中环形靶标边缘的锯齿状失真，扩展环形靶标检测时相机的拍摄范围，在同等环形靶标检测精度时降低相机分辨率需求，减少购买使用高分辨相机的硬件成本。CN113222821ACN113222821A权利要求书1/1页1.一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，其特征在于，包括：步骤1、通过相机采集环形靶标图像；步骤2、将环形靶标图像输入图像超分模型中提取图像抽象特征，获得图像的视觉特征向量；步骤3、预处理步骤2的视觉特征向量；步骤4、将步骤3处理后的视觉特征向量进行上采样；步骤5、通过卷积层完善上采样后的图像，得到超分辨率后的环形靶标图像。2.根据权利要求1所述的一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，其特征在于，所述步骤3具体为：将视觉特征向量重新排列，形成具有更大长宽的视觉特征向量。3.根据权利要求1所述的一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，其特征在于，步骤4包括：步骤4‑1：基于步骤3处理后的视觉特征向量计算各特征图在原始环形靶标图像上的分布；步骤4‑2：根据各特征图在原始环形靶标图像上的分布，提取与原始环形靶标图像中的各元素对应的特征向量；步骤4‑3：针对原始环形靶标图像中的关注区域，将该关注区域内的所有元素的特征向量相加，以得到与关注区域对应的特征向量。4.根据权利要求1所述的一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，其特征在于，还包括：采用由不同距离、不同倾角条件下的环形靶标高分辨图像与低分辨率图像组成的数据集，并将数据集划分为训练集、评估集与测试集；设置训练参数、设置损失函数、设置训练次数；根据训练集、评估集与测试集对图像超分模型进行训练、评估与测试，判断图像超分模型是否已收敛。5.根据权利要求1所述的一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，其特征在于，环形靶标图像输入所述图像超分模型后，经第一卷积层操作，传入一级卷积块，经多次卷积操作后将数值缩小，之后与第一卷积层的结果相加，形成残差结构，再传入第二卷积块；经过三次残差结构，得到的结果进入上采样层改变分辨率，经卷积操作后得到最终结果并输出。6.根据权利要求1所述的一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，其特征在于，使用TensorRT技术设置图像超分模型，实现图像实时超分。2CN113222821A说明书1/3页一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法技术领域[0001]本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法。背景技术[0002]在基于视觉的目标跟踪与测量等领域中，环形靶标具有明显的视觉特征，常将其放置于被测物表面或其他合适区域，用于跟踪或定位被测物。[0003]环形靶标的识别与定位精度随被测距离、被测角度增加而降低，系因为视觉设备采样率不足，导致环形靶标的图像边缘出现锯齿状失真。[0004]在环形靶标识别与定位时需要提取靶标边缘，然后拟合靶标圆心，靶标边缘提取是否准确直接影响是被与定位精度。随着计算机器技术的发展，许多实用的环形靶标识别算法被提出。发明内容[0005]本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，采集环形靶标在不同距离与不同倾角等条件下的高分辨率与低分辨率图像，使用图像超分模型提取低分辨率图像特征，利用上采样模块提高分辨率，最终得到边缘清晰的环形靶标图像，从恢复图像质量的角度提高环形靶标识别精度，解决了远距离、大倾角条件下的环形靶标图像边缘失真难题。[0006]为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：[0007]一种面向环形靶标检测的图像超分辨率处理方法，包括：[0008]步骤1、通过相机采集环形靶标图像；[0009]步骤2、将环形靶标图像输入图像超分模型中提