-
公开(公告)号：CN119379545A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411451405.7
申请日：2024-10-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于自适应双边滤波和UDWT的空间外差干涉校正方法。其特征在于：步骤S1：通过空间外差光谱仪获取干涉图，并使用Prewitt算子计算边缘响应，提取边缘特征。步骤S2：基于高斯滤波器，构建结合灰度域权重和空间域权重的双边滤波器，提升双边滤波的去噪效果。步骤S3：对处理后的干涉图进行非下采样小波变换(UDWT)，分解为多个尺度和方向的子带，并进行重构，获得去噪后的干涉图。步骤S4：经过傅里叶变换实现光谱复原，得到去噪后的光谱信号，去噪后的光谱信号特征峰更为明显，曲线更加平滑，同时显著改善峰值信噪比和非均匀性。本发明对光谱信号的噪声去除效果显著，可广泛用于空间外差光谱的噪声处理。
-
公开(公告)号：CN117495706A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311534203.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供的是一种基于深度学习的干涉图高密度椒盐噪声去噪方法，包括以下步骤：步骤S1：预处理实测干涉图数据集，得到用于深度学习训练的训练集，验证集；步骤S2：搭建LSConv，用于初步填补噪声图像的线选择卷积块；步骤S3：以传统的CNN为主，搭建降噪模型，进一步矫正被LSConv修复的数据集数据，训练时，针对不同比例的SAP噪声，单独训练去噪模型；步骤S4：使用损失函数判断模型收敛情况，输出针对不同比例SAP噪声的降噪网络。该线选择卷积块网络能有效地恢复被SAP噪声破坏的干涉图，并在定量标准和视觉效果方面超越了大部分同类方法，尤其是在高密度和超高密度噪声的情况下。可广泛用于光学图像信息恢复等领域。
-
公开(公告)号：CN117333391A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311315388.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明提供的是一种基于N2N和深度学习的干涉图去噪方法，包括以下步骤：S1：对空间外差光谱仪干涉图数据集随机分类，形成训练集和验证集的原始图像数据集；S2：对干涉图进行预处理，并进行图像分割，得到训练集，验证集；S3：利用训练集进行深度学习去噪模型的训练；S4：利用验证集在固定的迭代次数验证损失函数下降情况，判断模型是否训练完成，若训练完成，输出去噪模型。本干涉图去噪方法在对深度学习模型进行训练时，只使用带噪声的图像进行去噪模型的训练，可以极大减少训练数据的获取难度，并且使用本方法训练出来的模型可有效恢复干涉图图像信息，抑制噪声并保持干涉条纹边缘连续性，可广泛应用于光学图像信息恢复等领域。
-
公开(公告)号：CN111982288B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202010824851.3
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种在空间调制偏振成像频域解调中降低干扰的方法。其过程包括：A1，中心波长为λ的窄带宽入射光进行空间调制偏振成像，得到包含偏振信息的干涉图像；A2，对干涉图像进行变换在频域中找到中心波长λ窄带宽入射光的Stokes矢量被调制的位置；A3，在进行滤波处理前需要将除了要解调的Stokes矢量所在峰值点之外，其它Stokes矢量峰值点附近区域需要用附近值进行覆盖处理；A4，以各Stokes矢量峰值点的位置为中心对频域进行低通滤波处理，将目标的偏振信息分别解调出来。本发明可用于空间调制偏振成像各偏振信息的频域解调，可广泛用于遥感偏振成像等领域。
-
公开(公告)号：CN115410090A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210862722.2
申请日：2022-07-21
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/28
Abstract: 本发明提供的是一种基于图像分割的空间外差光谱仪图像压缩感知重构方法，属于光学遥感成像技术领域。其特征是：1通过空间外差光谱仪推扫产生干涉图像序列，处理得到干涉数据立方体；2分析干涉数据立方体每个波段图像间的谱间相关性，利用Kmeans聚类将波段图像进行分组；3将干涉数据立方体分组进行重构，每组的图像分为参考图像和非参考图像；4采用分块压缩感知的方法，对于参考图像采用固定高采样率测量重构；5重构出参考图像后，利用图像分割方法分割出前景与背景；6根据图像块含有的前景背景信息动态测量非参考图像，重构出非参考图像，进而重构出全部的干涉数据立方体。本发明解决了空间外差光谱仪扫描成像获取的干涉数据立方体数据冗余量大，数据的存储、传输及处理困难的问题，提高了干涉数据立方体压缩感知重构的精度和效率，具有广泛的应用面。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114660039A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210239135.8
申请日：2022-03-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明公开了一种氧乐果精细拉曼光谱快速检测系统。由实测物质拉曼光谱、确定合适的空间外差波段范围、设计特定波段高光谱分辨率空间外差检测系统三部分组成。通过测得的氧乐果特征峰波段范围500～850cm‑1，为使探测波段正好与测量物特征波段重合，计算选取空间外差检测系统理论波段范围817～841nm，根据光谱分辨率满足特征光谱细分要求，空间外差检测系统的CCD、光栅、扩视场光楔等关键光学部件参数以及光学结构设计满足光谱分辨率细分要求，得出各系统参数。根据参数搭建检测系统，由激光器照射氧乐果后，产生拉曼散射光、瑞利散射光经透镜准直，由BS转变成两束相干光，然后分别被G1、G2反向衍射回BS重新聚集在一起，并在出射波面产生空间干涉条纹，由成像探测器上来显示干涉图。所测氧乐果浓度越高，特征峰峰值越大。
-
公开(公告)号：CN112326032A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011171180.1
申请日：2020-10-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于多波段入射光偏振成像增加偏振信息的方法。其过程包括：A1，多个波段的入射光在进行空间调制偏振成像，得到包含偏振信息的干涉图像；A2，对得到的干涉图像进行变换在频域中分析不同波段偏振信息的分布情况；A3，将频域中不同位置的不同波段的偏振信息各自解调出来；A4，将得到的不同波段的偏振信息进行整合得到目标更全面的偏振信息。本发明可用于空间调制偏振成像偏振信息的解调，可广泛用于遥感偏振成像等领域。
-
公开(公告)号：CN111982287A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010824721.X
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 本发明提供的是一种可谐调带宽入射光校正空间调制偏振成像参数的方法。其过程包括：A1，在频域中找到中心波长λ1窄带宽入射光的Stokes矢量S1被调制的位置a1；A2，通过可谐调滤光片调节带宽d和降低入射光的中心波长λ1，当偏振度DOP发生变化时由中心波长λ1减去带宽的一半d/2得到此波段不发生混叠时最小的波长λ2；A3，通过可谐调滤波片增大入射光的中心波长和调节带宽d，当偏振度DOP发生变化时由中心波长λ1加上带宽的一半d/2得到此波段不发生混叠时最大的波长λ3；A4，通过得到的此波段不发生混叠时最小的波长λ2和被调制的位置a1计算出偏振成像系统整体的系数t1；A5，通过得到的此波段不发生混叠时最小的波长λ3和a1+1计算出偏振成像系统整体的系数t2，对两个系数进行对比检测。本发明可用于宽波段空间调制偏振成像设备的参数的测量和校正，可广泛用于宽波段偏振遥感成像等领域。
-
公开(公告)号：CN111537065A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010362086.8
申请日：2020-04-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于空间调制全偏振成像系统的带宽设计方法，其特征在于，包括如下步骤：1)通过空间调制全偏振成像系统数学模型推导干涉光强与Stokes参量之间的关系式；2)确定S1、S23通道的主瓣信息；3)获取空间调制全偏振成像系统的极限带宽；4)设计空间调制全偏振成像系统的带宽。这种方法可作为系统带宽设计依据，进而选择满足带宽要求的滤光器件，在保证解调精度的前提下可获得最大的光通量、可提高探测系统的灵敏度及信噪比。
-
公开(公告)号：CN110361091B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN201910518788.8
申请日：2019-06-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空间外差光谱扫描成像方法及超光谱图像解调算法。其特征是：将空间外差光谱仪对准待扫描成像的目标区域；调整光谱仪使其能够清晰成像；空间外差光谱仪每次以预设的移动距离更改位置并在每个位置对可视区域进行一次图像采集；通过推扫成像获得数据立方体的空间维信息，即干涉图像序列；在干涉图像序列中对某一目标点进行点干涉图提取；对重构出的目标点完整干涉图进行傅里叶变换复原得到目标点光谱数据；对所有目标点进行解调，生成图谱数据立方体。这种方法能够实现通过一次推扫成像便可在获得观测范围内目标二维空间信息的同时，还可以获得用来表征目标物理属性的一维光谱信息。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
71
records
(took 0.028 seconds)
