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公开(公告)号：CN119722735A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411654012.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于多狭缝高光谱数据的动目标信息检测方法，解决了现有技术难以精准获取动目标的形态信息与运动信息的问题；本发明针对动目标在不同狭缝获取的高光谱数据中的成像位置差异，通过数据差分、模板匹配获取目标运动区域及运动信息，并通过运动信息对目标形态的采样修正及形态与运动信息的迭代反馈运算，实现动目标运动信息及形态信息的精准获取。
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公开(公告)号：CN118960955A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411014370.0
申请日：2024-07-26
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明涉及光谱成像方法，具体涉及基于复合多狭缝的光谱仪及其成像方法，为解决现有多狭缝技术中存在局部弱光区无法获得足够的增益效果，信噪比难以提高的不足之处。本发明基于复合多狭缝的光谱仪包括探测器、分光系统和设置在分光系统入射端的狭缝组件，狭缝组件包括并列设置在同一平面的N条完整色散狭缝以及M条局部色散狭缝，其中轴线位于同一平面；N条完整色散狭缝相邻设置，M条局部色散狭缝相邻设置；相邻完整色散狭缝的间距为n+1个像元尺寸；相邻局部色散狭缝间距为m+1个像元尺寸；同时还提供基于上述光谱仪的成像方法，将N+M个光谱数据线性相加，得到待测目标的光谱仪成像数据，从而增强弱光光谱区间的信噪比。
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公开(公告)号：CN117173032A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310729105.X
申请日：2023-06-19
Applicant: 北京理工大学 , 中国科学院西安光学精密机械研究所
IPC: G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种基于可学习先验的光谱去噪方法，包括，获取带噪的高光谱图像；构造混合光谱去噪变换器，所述混合光谱去噪变换器包括：光谱空间可分离卷积单元、引导光谱自注意力、可学习查询、自调制前馈网络；将所述带噪的高光谱图像输入混合光谱去噪变换器，实现光谱去噪。通过本发明提出的方法，可以在数据不足的情况下，能够联合利用具有不同频带数的光谱图像进行更充分的训练。
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公开(公告)号：CN116256316A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310111681.8
申请日：2023-02-14
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所 , 自然资源部第二海洋研究所
Abstract: 本发明为解决现有水色卫星遥感器瑞利散射查找表无法适用HJ‑2A/B卫星高光谱成像仪且其精度不高的问题，而提供了一种环境减灾2号AB卫星高光谱成像仪的瑞利散射查找表构建及查找方法。该方法根据HJ‑2A/B卫星高光谱成像仪波谱响应函数计算大气层顶太阳入射辐照度、标准大气压下的大气分子瑞利散射光学厚度、单位体积浓度的臭氧比吸收系数，修订海洋‑大气耦合矢量辐射传输模型的大气分子各向异性波段差异性和大气压强，并计算得到不同风速和太阳高度角条件下各波段等效瑞利散射光学厚度下瑞利散射辐射矢量，生成HJ‑2A/B卫星高光谱成像仪高精度的瑞利散射查找表。
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公开(公告)号：CN112017159B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202010739484.7
申请日：2020-07-28
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明提出一种遥感场景下的地面目标真实感仿真方法，解决现有遥感数据模拟在遥感地面空间模拟阶段下存在二维空间纹理信息不足，以及三维建模的复杂性问题。该方法包括：1)输入模拟参数；2)选择目标生成网络；3)根据选择的生成模型自适应生成场景目标；4)对生成的遥感目标进行显著性分割，提取相应的掩膜；5)根据输入的参数对生成的遥感目标和提取的掩膜进行尺度变换以及方向旋转；6)将步骤5)中的遥感目标以及目标掩膜结合遥感背景场景进行泊松融合；7)根据输入时间以及气候参数进行气候特征映射；8)输出最终真实场景下虚拟目标的仿真结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115909077A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211683132.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明为解决现有无监督变化检测算法主要是基于光谱的代数变换和光谱解混存在对具有混合像元的高光谱数据中表现不佳和适用性限制较大的技术问题，而提供一种基于无监督光谱解混神经网络的高光谱图像变化检测方法。包括以下步骤：1、对两个不同时相的高光谱图像进行切分与混合，得到高光谱图像块数据，将其作为训练数据集；2、构建光谱解混网络，生成带有图像特征的端元矩阵和丰度矩阵；3、根据端元矩阵和丰度矩阵重构高光谱图像块数据，选择重构误差训练光谱解混网络；4、基于完成训练的光谱解混网络，根据丰度矩阵生成模块输出的丰度矩阵生成变化灰度图；5、利用阈值分割算法对变化灰度图二值化，得到最终高光谱图像变化检测结果。
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公开(公告)号：CN114693549A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210237780.6
申请日：2022-03-11
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明属于寄生像校正方法，为解决目前采用减光片对寄生像进行遮挡，来减弱寄生像对成像质量影响的方法，会降低能量利用率，在采用大孔径时空联合干涉成像光谱仪获取目标信息时，难以满足高能量、高信噪比需求的技术问题，提供一种大孔径时空联合调制型干涉成像光谱仪的寄生像校正方法，通过激光点和其对应寄生像的能量位置关系，能够准确确定干涉成像光谱仪的反射中心、反射系数和寄生像范围，进而使干涉成像光谱仪能够精准定位其图像的寄生像，然后，只需在图像中去除相应的寄生像，即可完成寄生像校正，为干涉成像光谱仪的寄生像校正提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN114387172A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111446702.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明属于干涉成像光谱仪相对辐射校正方法，为解决在轨运行中，通常利用大量数据对整幅图像进行直方图匹配，进而对探测器不均一性进行校正，但这种方法仅适用于滤光片和分光的成像模式，对干涉成像光谱仪获取的叠加干涉条纹数据并不适用的技术问题，提供一种基于直方图匹配的干涉成像光谱仪相对辐射校正方法，利用大量在轨运行数据对不同光程差位置像元灰度值分别进行直方图统计，并利直方图匹配算法建立各光程差下相对辐射校正灰度值映射查找表，实现干涉成像光谱仪的在轨相对辐射校正，能够完成带有干涉条纹的干涉型成像光谱仪数据的相对辐射校正，避免干涉条纹对在轨相对辐射校正的影响。
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公开(公告)号：CN112129407B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010849696.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明涉及月盘辐照度获取方法，为解决目前通过地基对月观测系统获取月球辐照数据的方法，仅能在满月时刻较精确求出月球轮廓区域的圆心和半径，无法获取全月相周期月球辐照数据的技术问题，提供一种狭缝型光谱仪全月相周期月盘辐照度获取方法，包括S1，对狭缝型光谱仪的扫描数据进行预处理，得到月球光谱数据立方体；S2，从月球光谱数据立方体中得到特征波段灰度图；S3，通过阈值分割法从特征波段灰度图中提取月球二值化图像；S4，通过积分运算获取月球二值化图像边界点；S5，判断月相周期；S6，根据月相周期，通过月球二值化图像边界点，对特征波段灰度图采用三点法获得月球轮廓；S7，对月球轮廓内区域进行全月辐照度积分，得到月盘辐照度。
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公开(公告)号：CN111912799B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010694084.9
申请日：2020-07-17
Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所
Abstract: 本发明提出一种基于高光谱水体库的自适应波段选择方法，解决了现有水体大气校正精度较低的问题。该方法通过对水体光谱库进行相关的处理，定义了一种针对水体波段选择的自适应函数，结合遗传算法，最终选取了水体校正所需的最优波段，这样的波段选择方法，能够面向不同分辨率的光谱仪、不同水体场景下，得到不同的最优波段选择，从而更好的提升水体大气校正的精度。
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