摘要
本发明属于图像处理与识别技术领域,具体涉及一种基于高斯模型对图像聚焦检测的航空航天图像识别方法,包括下列步骤:获取航空航天图像;对采集的图像进行预处理;利用深度学习技术,从预处理后的图像中提取出目标的特征信息,采用卷积神经网络CNN对图像进行特征提取;根据提取的特征信息,对目标进行检测,用基于深度学习的目标检测算法;对目标检测模块输出的结果进行后处理。本发明利用深度学习技术自动学习图像中的特征表达,能够准确识别出目标。通过优化算法和并行计算技术,提高了目标检测的准确性。本发明采用高效算法和硬件加速技术,能够快速处理大量图像数据,缩短了数据处理时间。同时采用并行计算技术实现计算加速,提高了实时性。
技术关键词
图像识别方法
图像聚焦
深度学习技术
并行计算技术
深层特征提取
超分辨率重建技术
色彩校正
高精度定位系统
自动曝光方法
硬件加速技术
多尺度特征提取
高分辨率相机
正则化技术
多尺度信息
直方图均衡化
空间金字塔
匈牙利算法
高效算法
后处理模块