基于投影补偿网络的图像增强方法研究

杨婷; 雷清桦

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基于投影补偿网络的图像增强方法研究

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在投影系统中,常常伴随着复杂的物理杂散光效应,从而使投影图像质量受到严重影响。互反射补偿就是为了消除这些杂散光的影响。通过改变输入图像,使投影出的图像和原图一致。这是解决投影图像退化的一个重要但常常被忽视的问题。传统的方法通常通过计算矩阵求逆来解决这个问题。本文首先设计一个深度卷积神经网络,即投影补偿网络(PCN)来学习求逆的过程。PCN由一系列卷积层提取图像特征。此外,在VGG网络上计算特征图的损失来提高感知质量。然后建立一个沉浸式多投影相机显示系统,并在这个系统上开展实验。最后通过图像质量评价指标证明所提出方法的有效性。

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来源
《现代计算机：下半月版》 |2021年第9期|41-44|共4页
作者
杨婷; 雷清桦;
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作者单位

四川大学计算机学院;

成都610065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
互反射补偿; 神经网络; 深度学习; 感知损失; 相机投影系统;

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