【技术实现步骤摘要】
一种超高速摄像方法及装置
[0001]本专利技术涉及高速摄像
,尤其涉及的是一种超高速摄像方法及装置。
技术介绍
[0002]高速摄像机是一种能够以小于1/1000秒的曝光或超过每秒250帧的帧速率捕获运动图像的设备。它用于将快速移动的物体作为照片图像记录到存储介质上,但目前的高速摄像机内部技术限制了其最高的拍摄速度,由于内部曝光速度以及数据存储速度等限制,无法进一步提高拍摄速度。
[0003]因此,现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
[0004]鉴于上述现有技术的不足,本专利技术的目的在于提供一种超高速摄像方法及装置,以解决现有的高速摄像机无法提高摄像速度的问题。
[0005]本专利技术的技术方案如下:
[0006]一种超高速摄像方法,包括:
[0007]通过若干个分光镜将观察区的光线进行N级分光,并输出2N个分光信号至2N个高速摄像机;
[0008]根据2N个高速摄像机的拍摄速度以及数量计算启动间隔时间;
[0009]根据所述启动间隔时间控制2 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种超高速摄像方法,其特征在于,包括:通过若干个分光镜将观察区的光线进行N级分光,并输出2N个分光信号至2N个高速摄像机;根据2N个高速摄像机的拍摄速度以及数量计算启动间隔时间;根据所述启动间隔时间控制2N个高速摄像机依次启动,并依次获取2N个分光信号对应的初始图像。2.根据权利要求1所述的超高速摄像方法,其特征在于,所述通过若干个分光镜将观察区的光线进行N级分光,并输出2N个分光信号至2N个高速摄像机的步骤之前还包括:构建神经网络模型。3.根据权利要求2所述的超高速摄像方法,其特征在于,所述根据所述启动间隔时间控制2N个高速摄像机依次启动,并依次获取2N个分光信号对应的初始图像的步骤之后还包括:通过所述神经网络模型校正所述初始图像差异。4.根据权利要求2所述的超高速摄像方法,其特征在于,所述构建神经网络模型的步骤具体包括:随机选取若干个图片作为原始数据集;对所述原始数据集进行裁剪或旋转得到训练数据集并以所述训练数据集与所述原始数据集的交集部分作为目标数据集;采用浅层全神经网络架构进行训练得到神经网络模型。5.根据权利要求3所述的超高速摄像方法,其特征在于,所述通过所述神经网络模型校正所述初始图像差异步骤包括:将所述初始图像输入至所述神经网络模型;所述神经网络模型对所述初始图像进行处理并输出同一视野范围的目标图像。6.根据权利要求1所述的超高速摄...
【专利技术属性】
技术研发人员:宋真龙,张振国,陈晓非,景志成,何展翔,孟浩然,陈克杰,信丹华,
申请(专利权)人:南方科技大学,
类型:发明
国别省市:
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