公开(公告)号：CN115294387A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210806445.3

申请日：2022-07-08

Applicant: 西安电子科技大学广州研究院

Inventor： 王晓甜 ,  王可心 ,  赵至夫 ,  梁硕 ,  张鑫钰 ,  石钟熙

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/60 ,  G06V10/82 ,  G06V20/54

Abstract: 本发明涉及计算机视觉和数字图像处理技术领域，具体的说是基于深度学习的复杂光照成像下的图像分类方法，包括收集模块和处理模块；本发明通过将源图像进行切分处理，对分片后的图像进行分类处理，分类后将输出该图像对应类别的概率，分类网络将输出更丰富的图像信息，通过将源图像进行切分处理，将分片后的图片输入分类网络中，得到每个小片图像对应的概率，将得到的结果组成结果矩阵，并输入决策网络中，决策网络学习到了关于源图像不同位置的概率信息，有效避免了因局部过曝光造成的干扰，图片分片处理，避免目标与背景之间相似部分的干扰，提高分类的准确率，小片图片分类网络输出四个类别的概率，有效避免了不均匀的光照对图片分类的影响。