公开(公告)号：CN117764862A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311814325.9

申请日：2023-12-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋铁成 ,  张正 ,  张开昭 ,  谢林男 ,  酒英豪

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明属于编码孔径快照光谱成像系统中高光谱重建领域，具体涉及一种基于空谱双先验频域增强的高光谱图像重建方法，包括：根据编码孔径快照光谱成像系统获取高光谱图像、高光谱图像的系统测量值和成像掩码，将系统测量值和成像掩码输入训练好的高光谱图像重建模型，得到重建高光谱图像；所述高光谱图像重建模型包括成像掩码预处理模块、空间先验降噪重建模块以及卷积层；本发明采用了空间先验降噪重建模块利用空间学习和频域学习两条分支从不同角度对空间信息进行恢复，频域学习分支使用成像调制掩码作为空间先验辅助恢复空间细节特征，提高了模型的高光谱重建质量。

公开(公告)号：CN117522739A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311749203.6

申请日：2023-12-19

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋铁成 ,  刘倩如 ,  秦安勇 ,  张开昭

IPC: G06T5/73 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/762 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于遥感图像去雾领域，具体涉及一种基于物理和频域指导的两步高光谱图像去雾方法，包括：构建训练数据集；构建用于第一步训练的去雾模型和构建用于第二步训练的改进的RGB去雾模型；为第一步和第二步的模型设计损失函数并进行两步模型的训练；通过训练好的两步模型进行图像去雾。本发明引入了来自RGB图像去雾领域的丰富经验，并可以通过物理和频域指导有效的提升深度学习模型的可解释性和弥补CNN为基础的模型的局部性。