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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：偏振光谱与图像重建联合优化设计方法和芯片集成方法，涉及光学偏振探测领域。解决现有微偏振阵列的排列方式使得不同偏振态信息获取通道之间存在串扰严重影响成像质量的问题，所述方法包括：构建偏振光谱调制模型；利用光谱滤光片与旋转偏振片相结合采集目标场景图像，构建训练数据集；将偏振光谱滤光片的设置参数作为偏振光谱调制模型的约束参数；偏振光谱调制模型进行优化训练，获取各光谱通道的微偏振阵列排列结构；将光谱压缩感知技术与微偏振阵列排列结构结合，以图像重建像质作为约束条件对所有光谱通道的滤光片阵列编码整体优化设计，生成偏振光谱编码，完成偏振光谱图像的重建。本发明应用于成像探测器领域。
主权项：1.一种偏振光谱芯片与图像重建算法联合优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：S1：构建偏振光谱调制模型；S2：利用光谱滤光片与旋转偏振片相结合采集目标场景图像，构建训练数据集；S3：将偏振光谱滤光片的设置参数作为偏振光谱调制模型的约束参数；S4：根据约束参数和训练数据集进行偏振光谱调制模型的优化训练，获取各光谱通道的微偏振阵列排列结构；S5：将光谱压缩感知技术与微偏振阵列排列结构结合，以图像重建像质作为约束条件对所有光谱通道的滤光片阵列编码整体优化设计，生成偏振光谱编码，完成偏振光谱图像的重建；所述步骤S5包括：利用光谱压缩采样优化训练中偏振光谱调制模型的编码，随机生成M个大小为Q1×Q2的0-1高斯随机矩阵，所述0-1高斯随机矩阵作为不同光谱通道的压缩采样矩阵Bi，i=1,...,M，且M个随机矩阵相加为一个元素全为1的编码矩阵；将不同光谱通道的偏振图像作为数据集；采用随机矩阵按Q1×Q2大小的块状采集图像，得到各光谱通道的压缩采样数据YPi；压缩采样数据YPi等同于压缩采样矩阵Bi与微偏振阵列排列结构相结合对目标场景的采集结果；采用深度压缩神经网络对图像和压缩采样数据YPi进行训练，建立非线性映射关系，重建图像；对图像进行傅里叶变换，然后利用频率带通滤波器对图像进行滤波，提取Stokes分量，去噪后进行傅里叶逆变换，重建、、图像。
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百度查询： 长春理工大学 偏振光谱与图像重建联合优化设计方法和芯片集成方法
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