一种基于深度学习的高动态感兴趣区域图像处理方法
基本信息
| 申请号 | CN202011295458.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112347972A | 公开（公告）日 | 2021-02-09 |
| 申请公布号 | CN112347972A | 申请公布日 | 2021-02-09 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I; | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张中;张金飞;张兴 | 申请（专利权）人 | 合肥湛达智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 合肥市长远专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 程笃庆 |
| 地址 | 230000安徽省合肥市高新区黄山路602号国家大学科技园创业孵化中心 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的高动态感兴趣区域图像处理方法，本发明通过摄像机获取高动态图像，并将图像输入感兴趣区域处理；利用生成的感兴趣区域图获得感兴趣区域和非感兴趣区域数据；利用误差反向传播学习算法对网络中的权值进行反复修正，直至误差达到最小值，并获得最优权值；利用最优权值的神经网络算法对输入信号进行分类，如果输入数据属于视觉关注模型检测的感兴趣区域，则输出值为l，否则为0。本发明利用深度学习神经网络算法提取后的图像中感兴趣区域没有失真，同时维护了感兴趣区域内容的完整性；能够精确检测图像中的感兴趣区域，保证了对感兴趣区域的准确提取，从而使提取结果了良好的视觉效果。 |
