(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210153767.2 (22)申请日 2022.02.19 (71)申请人 复旦大学 地址 200433 上海市杨 浦区邯郸路2 20号 (72)发明人 王军华　李一丹　徐敏　李旭锋　 (74)专利代理 机构 上海正旦专利代理有限公司 31200 专利代理师 陆飞　陆尤 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于小样本的波前编码场景数据集增 强方法 (57)摘要 本发明属于波前编码技术领域， 具体为一种 基于小样 本的波前编码场景数据集增强方法。 本 发明方法包括： 获取小样本数据集， 使用普通相 机和波前编码优化后的相机对相似场景成像进 行数据获取； 随机抽样定理估计点扩散函数， 将 图像划分为内点进行多次迭代获得点扩散函数； 数据集增强， 对获得的点扩散函数进行几何变换 等数据增强的操作并在图像卷积后加噪。 本发明 可以解决自然条件下波前编码数据集获取工作 量过大、 对图像清晰度要求高的问题。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114615427 A 2022.06.10 CN 114615427 A 1.一种基于小样本的波前编码场景 数据集增强方法， 其特 征在于， 具体步骤为： (一)获取小样本数据集 利用普通相机与波前编码相机对相似场景采集的图像对进行点扩散函数估计； 在获取相似场景时， 要调整相机的光学参数， 保证大部分场景 可以清晰成像； 使用SIFT算子配准图像后获得波前编码后的图像Ic和编码前的图像Is； (二)使用随机抽样定理估计点扩散函数， 具体步骤如下： 第一步， 将波前编码后的图像Ic和编码前的图像Is拆分为等尺寸的N个正方形图像 对——Ici和Isi， i∈{1,2, …N}； 第二步， 随机选取一组图像对{Ici,Isi}， 根据该图像对计算 点扩散函数： 是傅里叶变换， 是逆傅里叶变换， 是共轭傅里叶变换； 第三步， 使用该组图像对{Ici,Isi}计算得到的Ki计算所有图像对区域{Icj,Isj},j∈{1, 2,…N}的误差函数: Ej＝(Icj‑Isj*Ki)2；    (2) 第四步， 设定阈值TH， 选 取Ej<TH的图像对区域为内点， 获得M组内点， 根据重新选 取内点 的图像对{Ici,Isi},i∈{1,2, …M}计算点扩散函数: 第五步， 使用重新选取内点的图像对{Ici,Isi},i∈{1,2, …M}计算得到的K计算所有区 域{Icj,Isj},j∈{1,2, …N}的误差函数: Ej＝(Icj‑Isj*K)2；                       (4) 多次重复第四步， 第五步， 选取内点数区域 最多时的点扩散函数 K； 初步估计点扩散函数K后， 根据Lucy ‑Richardson算法， 进一步迭代修正点扩散函数， 直 到达到规定的收敛次数： 式中， 是K的转置矩阵， 是图像Ic经过Lucy ‑Richardson算法的第t次迭代后的清晰 图像； 根据随机抽样定理， 从小样本场景数据集中获得J组从自然拍摄图像估计的点扩散函 数{K1,K2,…,KJ}； (三)数据集增强 加入大量公开的或者手动收集的、 场景丰富多样的清晰图像， 作为清晰的数据集； 遍历 所有清晰图像， 每一张图像Isharp随机选择{K1,K2,…,KJ}中的一个点扩散函数Ki进行数据增 强， 具体操作如下： (1)镜像对称： 将点扩散函数 Ki的图像沿水平或者垂直对称轴镜像对称； (2)角度旋转： 以点扩散函数Ki图像的中点为圆心， 将点扩散函数在0～ 360°范围内随机 旋转； (3)尺寸改变： 将点扩散函数 Ki的图像在0.5～1.5倍下进行整体的缩放；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114615427 A 2(4)随机强度改变： 加入随机函数， 对点扩散函数 Ki的图像局部的大小 进行改变； 数据增强后， 点扩散函数从Ki变为新的点扩散函数ki， Isharp与ki卷积后加入噪声 ε， 获得 生成的中间编码图像Inew： Inew＝Isharp*Ki+ ε；                      (6) 遍历所有清晰图像， 获得匹配的中间编码图像数据集。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114615427 A 3