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申请/专利权人:北京航空航天大学
摘要:本发明提出一种适用于编码孔径光谱偏振成像系统的分块重建方法。主要包括以下步骤:建立编码模板与编码孔径之间的映射关系;建立周期性分块编码孔径,计算其对应的编码模板;针对使用的分块编码孔径,建立四个重建网络,对网络进行训练;从压缩测量图像中提取偏振子图像,对偏振子图像进行分割;使用所建立的四个深度学习网络对图像块进行重建;对重建完成的图像块进行重叠、平均和拼接,完成大尺寸图像的拼接;提取重建的光谱曲线和偏振信息。本发明利用深度学习网络进行重建,采用分块重建的方法减小计算成本,采用多个深度学习网络重建减小重建图像边缘的模糊和图像块拼接处明显的非连续性,提高了系统在重建过程中的数据恢复能力和速度。
主权项:1.一种适用于双色散型光谱线偏振成像系统的定标分析方法,其特征在于,包括下列部分:步骤1,基于系统定标参数,建立编码模板与编码孔径之间的映射关系;步骤2,建立周期性分块编码孔径,计算其对应的编码模板;步骤3,针对使用的分块编码孔径,建立四个深度学习重建网络,对网络进行训练;步骤4,从压缩测量图像中提取偏振子图像,并进行插值以恢复原始分辨率,然后对偏振子图像进行分割;步骤5,使用所建立的四个深度学习网络对图像块进行重建;步骤6,对重建完成的图像块进行重叠、平均和拼接,完成大尺寸图像的拼接;步骤7,提取重建的光谱曲线和偏振信息,完成包含目标空间、光谱、偏振信息的多维数据的重建。
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权利要求:
百度查询: 北京航空航天大学 一种适用于编码孔径光谱偏振成像系统的分块重建方法
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