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申请/专利权人：南京理工大学
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118212536A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V10/14;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/08;G01J3/28
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了一种物理引导的超分辨压缩编码光谱成像方法，包括以下步骤：一、利用RGB相机和灰度相机同时获取物体的RGB图像和高光谱信息；二、采用DCT编码矩阵作为编码模板，对物体的高光谱信息进行编码，得到编码后的高光谱信息；三、对编码后的高光谱信息采用逆向求解算法进行重建，得到初步高光谱图像；四、利用SSAM‑Unet网络对RGB图像和初步高光谱图像进行融合，得到最终的高光谱图像。本发明的物理引导的超分辨压缩编码光谱成像方法在保证成像速度的同时提高了成像质量，并构建深度学习框架融合RGB图像和高光谱图像，提升了高光谱图像的分辨率。
主权项：1.物理引导的超分辨压缩编码光谱成像方法，其特征在于，采用双光路编码光谱成像系统，所述双光路编码光谱成像系统包括物镜和分束器，所述物镜正对物体，所述分束器将光束分为第一光路和第二光路，所述第一光路上设置有RGB相机，所述第二光路上依次设置有数字微镜器件DMD、准直透镜、色散光栅、聚焦透镜和灰度相机；包括以下步骤：步骤一、利用RGB相机和灰度相机同时获取物体的RGB图像和高光谱信息；步骤二、采用DCT编码矩阵作为编码模板，对物体的高光谱信息进行编码，得到编码后的高光谱信息；步骤三、对步骤二得到的编码后的高光谱信息采用逆向求解算法进行重建，得到初步高光谱图像；步骤四、利用SSAM-Unet网络对步骤一得到的RGB图像和步骤三得到的初步高光谱图像进行融合，得到最终的高光谱图像，所述SSAM-Unet网络采用带空间光谱注意力模块SSAM的U-Net网络框架。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 物理引导的超分辨压缩编码光谱成像方法
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