公开(公告)号：CN116665063B

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310926894.6

申请日：2023-07-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 黄凯宣 ,  黄俊茹 ,  孙玉宝

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于自注意力和深度卷积并行的高光谱重建方法，属于计算机视觉图像处理技术领域。包括以下步骤：在编码阶段，利用CASSI光学系统进行压缩采样得到二维测量值，再经过反转色散过程，获得初始化信号；解码阶段，采用本方法提出的基于transformer和CNN并行架构的重建算法将2D压缩图像重建为3D高光谱图像，通过训练网络学习二维压缩测量数据到原始数据的逆变换，进一步使用训练好的模型重建压缩感知高光谱图像，实现了压缩感知高光谱图像的快速、精确重建，与传统迭代重建算法相比，在重建质量上有所提高，并且在重建高光谱数据上的计算时间上有显著提高，远快于传统算法。

公开(公告)号：CN117237432A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311364899.0

申请日：2023-10-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 孙玉宝 ,  黄俊茹 ,  黄凯宣

IPC: G06T7/593 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力的掩码不确定性高光谱图像重建方法，具体为：步骤1：利用CASSI光学系统压缩采样，得到二维测量值Y；步骤2：利用掩码不确定性的自调优网络自动捕获不同掩码空间结构间的不确定性，从而得到调优掩码m'；步骤3：将二维测量值和调优掩码输入到transformer的残差重建网络中，得到最终的高光图谱。本发明表现出较好的重建质量和重建速度，并且具有不同掩码的适应性，满足了CASSI系统的实际应用，并进一步促进高光谱压缩快照成像技术的深入发展与推广应用。

公开(公告)号：CN116665063A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310926894.6

申请日：2023-07-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 黄凯宣 ,  黄俊茹 ,  孙玉宝

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于自注意力和深度卷积并行的高光谱重建方法，属于计算机视觉图像处理技术领域。包括以下步骤：在编码阶段，利用CASSI光学系统进行压缩采样得到二维测量值，再经过反转色散过程，获得初始化信号；解码阶段，采用本方法提出的基于transformer和CNN并行架构的重建算法将2D压缩图像重建为3D高光谱图像，通过训练网络学习二维压缩测量数据到原始数据的逆变换，进一步使用训练好的模型重建压缩感知高光谱图像，实现了压缩感知高光谱图像的快速、精确重建，与传统迭代重建算法相比，在重建质量上有所提高，并且在重建高光谱数据上的计算时间上有显著提高，远快于传统算法。