CN108734679A - 一种计算机视觉*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种计算机视觉***，包括：显示模块、图像增强***，所述显示模块包括一个参考***与一个识别***，所述显示模块连接编码模块，所述编码模块连接平铺卷积神经网络，所述平铺卷积神经网络采用TICA方法，所述平铺卷积神经网络连接所述图像增***，所述图像增强***包括一个特征提取模块与一个图像放大模块，所述图像增强模块连接采样模块，所述采样模块包括一个区域图像恢复模块与一个通信模块，所述采样模块连接输出模块。本发明的优点：解决计算机对图像判读，提高判读准确度，使其可以进行大型图像处理，提高图像处理的效率。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种计算机视觉***。
背景技术
随着科技的发展，弹载侦察、无人机侦察等手段不断进步完善，这些侦察手段获取大量图像情报信息，传统图像信息的识别方法是人工判读。人工判读一是速度慢，受人为因素影响较大，难以满足战场作战需要，尤其是精确打击作战的需要，二是随着侦察手段的发展，获取的图像信息越来越多，受判读专业人员数量的影响，难以完成判读任务。因此，采用计算机对图像进行判读，成为当前急需解决的问题。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足，本发明提供了一种计算机视觉***，解决计算机对图像判读，提高判读准确度。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种计算机视觉***，包括：显示模块、图像增强***，所述显示模块包括一个参考***与一个识别***，所述显示模块连接编码模块，所述编码模块连接平铺卷积神经网络，所述平铺卷积神经网络采用 TICA方法，所述平铺卷积神经网络连接所述图像增***，所述图像增强***包括一个特征提取模块与一个图像放大模块，所述图像增强模块连接采样模块，所述采样模块包括一个区域图像恢复模块与一个通信模块，所述采样模块连接输出模块。
对本发明进一步的描述，所述参考***通信于所述识别***，所述识别***通过粗识别进行简单分类，然后通信至平铺卷积神经网络。
对本发明进一步的描述，所述TICA方法两层网络，第一层中权重W通过学***方和平方根为简单单元和池化单元的激励值，每一个第二层池化单元pi对第一层简单hi临近的小部分单元池化，给定一个输入模式x(t)，每一个第二层单元的激励值为：
对本发明进一步的描述，所述参数W通过在第二层中寻找稀疏特征表示，求解式中，输入模式为这里W∈Rm×n和V∈Rm×n，其中n是输入图像或特征图的大小，m是一层中隐层单元的数目，V是一个固定矩阵(Vij＝1or 0)用来表示隐层单元hi的二维空间关系，具体的说，hi单元位于一个二维网格，其中每一个pi连接到一个连续的hi单元块，正交约束WWT＝I确保学习到的特征多种多样。
对本发明进一步的描述，所述输出模块包括一个光投影装置与一个投影修正装置。
本发明的具有以下有益效果：解决计算机对图像判读，提高判读准确度，使其可以进行大型图像处理，提高图像处理的效率。
附图说明
图1为本发明的模块图
具体实施方式
下面将结合附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1，如图1所示：
一种计算机视觉***，包括：显示模块、图像增强***，显示模块包括一个参考***与一个识别***，显示模块连接编码模块，编码模块连接平铺卷积神经网络，平铺卷积神经网络采用TICA方法，平铺卷积神经网络连接图像增***，图像增强***包括一个特征提取模块与一个图像放大模块，图像增强模块连接采样模块，采样模块包括一个区域图像恢复模块与一个通信模块，采样模块连接输出模块。
本实施例的一种优选技术方案，参考***通信于识别***，识别***通过粗识别进行简单分类，然后通信至平铺卷积神经网络。
本实施例的一种优选技术方案，TICA方法两层网络，第一层中权重W通过学***方和平方根为简单单元和池化单元的激励值，每一个第二层池化单元pi对第一层简单hi临近的小部分单元池化，给定一个输入模式x(t)，每一个第二层单元的激励值为：
本实施例的一种优选技术方案，参数W通过在第二层中寻找稀疏特征表示，求解式中，输入模式为这里W∈Rm×n和V∈Rm×n，其中n是输入图像或特征图的大小，m是一层中隐层单元的数目， V是一个固定矩阵(Vij＝1or 0)用来表示隐层单元hi的二维空间关系，具体的说，hi单元位于一个二维网格，其中每一个pi连接到一个连续的hi单元块，正交约束WWT＝I确保学习到的特征多种多样。
本实施例的一种优选技术方案，输出模块包括一个光投影装置与一个投影修正装置。
在本实施例中，通过平铺卷积神经网络利用TICA方法进行运算，然后带入求解式，将运算出来的数据传输到图像增强***增强，然后通过采样模块进行采样处理，最后由输出模块对图像进行图像输出，在图像处理过程中可以利用识别***进行粗识别进行简单分类，然后通信至平铺卷积神经网络，增加图像识别的精准度，根据TICA方法两层网络，第一层中权重W通过学***方和平方根为简单单元和池化单元的激励值，每一个第二层池化单元pi对第一层简单hi临近的小部分单元池化，给定一个输入模式x(t)，对图像进行详细运算处理。同时利用参数W通过在第二层中寻找稀疏特征表示，求解式中，输入模式为这里W∈Rm ×n和V∈Rm×n，其中n是输入图像或特征图的大小，m是一层中隐层单元的数目，V是一个固定矩阵(Vij＝ 1or 0)用来表示隐层单元hi的二维空间关系，具体的说，hi单元位于一个二维网格，其中每一个pi连接到一个连续的hi单元块，正交约束WWT＝I确保学习到的特征多种多样，确保图像处理的准确度与处理效率。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种计算机视觉***，包括：显示模块、图像增强***，其特征在于，所述显示模块包括一个参考***与一个识别***，所述显示模块连接编码模块，所述编码模块连接平铺卷积神经网络，所述平铺卷积神经网络采用TICA方法，所述平铺卷积神经网络连接所述图像增***，所述图像增强***包括一个特征提取模块与一个图像放大模块，所述图像增强模块连接采样模块，所述采样模块包括一个区域图像恢复模块与一个通信模块，所述采样模块连接输出模块。
2.根据权利要求1所述的一种计算机视觉***，其特征在于，所述参考***通信于所述识别***，所述识别***通过粗识别进行简单分类，然后通信至平铺卷积神经网络。
3.根据权利要求1所述的一种计算机视觉***，其特征在于，所述TICA方法两层网络，第一层中权重W通过学***方和平方根为简单单元和池化单元的激励值，每一个第二层池化单元pi对第一层简单hi临近的小部分单元池化，给定一个输入模式x(t)，每一个第二层单元的激励值为：
4.根据权利要求1所述的一种计算机视觉***，其特征在于，所述参数W通过在第二层中寻找稀疏特征表示，求解式中，输入模式为这里W∈Rm×n和V∈Rm×n，其中n是输入图像或特征图的大小，m是一层中隐层单元的数目，V是一个固定矩阵(Vij＝1 or 0)用来表示隐层单元hi的二维空间关系，具体的说，hi单元位于一个二维网格，其中每一个pi连接到一个连续的hi单元块，正交约束WWT＝I确保学习到的特征多种多样。
5.根据权利要求1所述的一种计算机视觉***，其特征在于，所述输出模块包括一个光投影装置与一个投影修正装置。
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