公开(公告)号：CN112819909A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110116351.9

申请日：2021-01-28

Applicant: 北京理工大学重庆创新中心

Inventor： 许廷发 ,  张宇寒 ,  秦庆旺 ,  王茜 ,  孙丽敏 ,  黄旭

IPC: G06T9/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开了一种基于低分辨率先验光谱图像区域分割的自适应编码方法，包括利用压缩光谱成像系统加载快照式编码模板，获取场景的低分辨率场景信息；利用分割‑合并方法对低分辨率场景信息进行分割，获取低分辨率场景信息的分割结果；在低分辨率自适应编码框架下，利用所述分割结果生成基于区域的阈值矩阵，结合对原光谱图像的近似估计，生成基于区域的自适应编码矩阵；利用自适应编码矩阵对场景进行压缩观测，利用重构算法从压缩观测结果重建出场景的场景信息。本发明无需充足的高分辨率先验信息，所采用的分割方法挖掘了低分辨率场景信息的空间光谱相关性，以区域为单位生成自适应编码，相比传统编码方式，提高了重构光谱图像的质量。

公开(公告)号：CN112785662A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110117326.2

申请日：2021-01-28

Applicant: 北京理工大学重庆创新中心

Inventor： 许廷发 ,  张宇寒 ,  秦庆旺 ,  王茜 ,  张一博 ,  胡如康

IPC: G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于低分辨率先验信息的自适应编码方法，包括：利用低分辨率图像整体的灰度值和方差，估计原光谱图像对应各图像块的均值和方差，所述图像块为原光谱图像分别与低分辨率图像各点对应的场景信息子区域；根据各所述图像块的均值和方差，计算原光谱图像场景信息的图像块的阈值分布。利用所述低分辨率图像构建原光谱图像的近似图像。基于原光谱图像的近似图像及其对应的阈值分布，以最大化观测矩阵和稀疏矩阵之间的相关性为设计目的，利用抖色方法生成自适应编码矩阵。本发明无需重构过程提供高分辨率先验信息，利用压缩光谱成像系统中所能获取的低分辨率光谱信息即可生成自适应编码矩阵，也无需增加额外的探测过程和探测器件。

公开(公告)号：CN111426383A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010303994.X

申请日：2020-04-17

Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 ,  北京理工大学

Inventor： 许廷发 ,  樊阿馨 ,  王茜 ,  张宇寒 ,  潘晨光 ,  郝建华

IPC: G01J3/447 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种机器学习优化稀疏基的高光谱全偏振图像压缩重构方法，采用四分之一波片与具有线偏振特性的器件组合将图像成像于探测器，通过切换四分之一波片的快轴角度和/或具有线偏振特性的器件的透光轴角度实现不同的全偏振调制方式；采用该全偏振调制方式对任一波段的全偏振局部图像进行处理，获得压缩信息；采用粒子群算法优化稀疏基，优化后的稀疏基使得利用压缩信息重构的全偏振局部图像逼近其原图像。应用时，采用上述全偏振调制方式对高光谱全偏振图像进行偏振调制，获得压缩信息，并利用优化稀疏基获得重构的高光谱全偏振图像。采用本发明能够实现高光谱图像四个斯托克斯参量的重构，提高四个斯托克斯参量的重构精度。