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基于深度學習的光場加密圖像恢復技術
朱震豪; 韓思敏; 張薇 上海理工大學光電信息與計算機工程學院; 上海200093
關鍵詞：光場技術 深度學習 圖像加密 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 圖像處理
摘要：光場技術可以將圖像加密從二維提升到三維,加強加密的安全性。采用重聚焦算法實現(xiàn)圖像解密時會引入圖像間的干擾。以深度學習技術為框架,分析圖像干擾的規(guī)律性,構造模擬光場數(shù)據(jù)集,創(chuàng)建了一個7層的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,以模擬光場數(shù)據(jù)集作為輸入,原圖作為標簽,訓練一個全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,將真實光場解密圖像輸入得到結果。實驗結果表明,利用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡可以有效改善光場解密圖像的干擾問題,改善解密后的圖像質量。
光學儀器雜志要求:
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