公开(公告)号：CN118015126A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410237403.1

申请日：2024-03-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  马靖越 ,  程黎明 ,  狄珈羽 ,  林亮 ,  徐坤

IPC: G06T11/00 ,  G01N21/35 ,  G01N21/47 ,  G06T17/00 ,  G06T3/4023 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于衍射编码的红外高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，构建训练数据集，包含不同波段的自然光及其真实红外高光谱；构建初始光学模块，包括衍射光学元件和红外传感器；根据预设的不同衍射光学元件高度图在红外传感器上形成不同的点扩散函数，以对自然光的真实红外高光谱进行调制，结合红外传感器的光谱响应生成红外高光谱灰度图；构建初始神经网络，输入红外高光谱灰度图，输出重构红外高光谱，采用训练数据集训练，构建真实红外高光谱和重构红外高光谱的损失，对光学模块和神经网络进行优化，以组合得到红外高光谱采集模型。该红外高光谱采集模型仅需单次曝光就能获得高精度的红外高光谱信息，效率高、成像分辨率高。

公开(公告)号：CN118015126B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410237403.1

申请日：2024-03-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  马靖越 ,  程黎明 ,  狄珈羽 ,  林亮 ,  徐坤

IPC: G06T11/00 ,  G01N21/35 ,  G01N21/47 ,  G06T17/00 ,  G06T3/4023 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于衍射编码的红外高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，构建训练数据集，包含不同波段的自然光及其真实红外高光谱；构建初始光学模块，包括衍射光学元件和红外传感器；根据预设的不同衍射光学元件高度图在红外传感器上形成不同的点扩散函数，以对自然光的真实红外高光谱进行调制，结合红外传感器的光谱响应生成红外高光谱灰度图；构建初始神经网络，输入红外高光谱灰度图，输出重构红外高光谱，采用训练数据集训练，构建真实红外高光谱和重构红外高光谱的损失，对光学模块和神经网络进行优化，以组合得到红外高光谱采集模型。该红外高光谱采集模型仅需单次曝光就能获得高精度的红外高光谱信息，效率高、成像分辨率高。

公开(公告)号：CN118135397A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410237404.6

申请日：2024-03-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  马靖越 ,  程黎明 ,  狄珈羽 ,  林亮 ,  徐坤

IPC: G06V20/10 ,  G01N21/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于衍射编码的可见光高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，基于衍射光学元件对入射的可见光进行调制并成像，单次曝光同时捕获自然场景的空间和光谱信息，引入U‑Net神经网络对成像的图像进行处理并重构得到可见光高光谱。在训练过程中，基于重构的可见光高光谱与原始入射的样本可见光高光谱计算偏差，通过最小化偏差同时对衍射光学元件的高度图分布和U‑Net神经网络的参数进行更新迭代，以提升对可见光高光谱的检测效率和精度。