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公开(公告)号：CN104849852A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510229704.0
申请日：2015-05-07
Applicant: 清华大学
IPC: G02B21/36
CPC classification number: G02B21/361
Abstract: 本发明公开了一种基于相机阵列的光场显微成像系统及方法，其中，系统包括：通过相机引出口将显微样本放大到像平面的显微镜；生成光圈平面的放大模块；成像透镜阵列，获取显微样本在不同视角下的样本图像；传感器阵列，每个传感器相应地记录与其对应成像透镜获取的样本图像；控制器，对样本图像进行同步采集和校准以获取显微样本的光场和/或光场视频。本发明实施例的系统，通过对获取的显微样本在不同视角下的样本图像进行校准，从而获取显微场景的光场和光场视频，实现高性能显微成像及应用，提高空间分辨率，提高用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN104063857A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410309743.7
申请日：2014-06-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像的生成方法及系统，其中方法包括以下步骤：对高光谱数据集通过稀疏编码的方式以训练得到过完备高光谱字典；对目标场景的原始高光谱图像进行空间光谱调制得到单张编码的二维传感器图像；对采集到的单张编码的二维传感器图像进行还原以重建目标场景的高光谱图像。该方法通过对高光谱数据集进行稀疏编码得到过完备字典，且对目标场景的原始高光谱图像进行空间光谱调制得到单张编码的二维传感器图像，并根据过完备高光谱字典对单张编码的二维传感器图像进行还原，从而重建目标场景的高光谱图像。本发明实施例提供了更高程度随机性的高光谱调制，从而获得更高的重建性能，以重建出高分辨率的三维高光谱图像。
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公开(公告)号：CN103209307A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310136416.1
申请日：2013-04-18
Applicant: 清华大学
CPC classification number: H04N13/207 , H04N5/335 , H04N13/271
Abstract: 本发明公开了一种编码重聚焦计算摄像方法及装置，其中该方法包括：通过在曝光时间内改变对焦平面，并且在相应的所述对焦平面设置下逐像素编码的传感器的读出时间，以获得单曝光编码重聚焦图像；通过设计不同的调制函数以实现可编程非平面聚焦表面摄像，利用交叉式重聚焦摄像以复用三维重聚焦图像至二维传感器表面，通过解复用和三线性插值得到全分辨率的重聚焦图像；以及利用稀疏编码机制，通过采用压缩感知重建算法并加入相对模糊约束和变换域稀疏约束以获取全分辨率的全聚焦图像和深度图。本发明的方法和装置具有简便易行、摄像结果分辨率高的优点。
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公开(公告)号：CN118838050A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410804549.X
申请日：2024-06-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本公开涉及光学技术领域，包括超振荡衍射神经网络实现超分辨显微成像的方法和装置。通过获取三维光场约束条件；基于该三维光场约束条件训练超振荡衍射神经网络，以优化超振荡衍射神经网络中衍射单元的台阶高度，使超振荡衍射神经网络产生的超振荡聚焦光斑的光强分布和旁瓣的光强分布与理想的输出光场的光强分布之间的差异最小化；和/或，使超振荡区域之外的光强最小化；基于训练后的超振荡衍射神经网络对入射光进行调制，以在三维空间中产生超振荡效应得到超分辨显微成像结果；可以解决传统光学超振荡现象产生方法中存在的强旁瓣导致小视场、工作距离短、景深有限、以及波长相关相位延迟引起的色差问题，提高超分辨显微成像的效果。
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公开(公告)号：CN117034567A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310874714.4
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国三峡建工(集团)有限公司 , 清华大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F113/26 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种岩溶斜井置换加固方法及装置，该方法包括：获取尺寸信息；根据所述尺寸信息进行挖掘操作，得到挖掘数据；根据所述挖掘数据进行回填，得到处理结果；将所述处理结果进行分析，得到分析结果。本发明解决了现有技术中通常是对于岩体与混凝土界面处的力学特性以及其破坏机理进行试验或者数值分析，没有关注混凝土与岩体材料性质对界面特性的影响，而正是由于材料的非连续、非均质才造成了界面处力学性质具有较大差异，进而导致应力集中现象的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111582435B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010255884.0
申请日：2020-04-02
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的衍射深度神经网络系统，包括：光学输入模块，由光源和3D打印的输入物体或空间光调制器组成，使用光源均匀照射物体或空间光调制器，将输入物体的信息转化为透射光的光学信息；残差衍射深度神经网络模块，由衍射调制层和残差连接模块构成，通过训练实现神经网络功能，以实现光学计算和信息处理功能；信息采集模块，由传感器组成，接收残差衍射深度神经网络模块的输出信号，并采集光学强度信息，以获得信息处理结果。该系统可以有效解决在缓解梯度消失的问题，实现更深的衍射神经网络，提升全光学深度学习的性能，使得全光学深度学习模型更好地完成更加复杂的机器学习任务。
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公开(公告)号：CN113391438A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110225767.4
申请日：2021-03-01
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于微透镜的多平面显微成像系统及成像方法，该系统包括：视窗模块用于将观测样本处的光学信号传播到微透镜和显微镜；微透镜模块，用于将微透镜观测面的位置移动到显微镜焦面进行成像；显微光学放大模块，用于对显微镜焦面发出的光学信号进行光学放大；信息采集模块，用于对显微光学放大模块的输出信号进行采集和处理，得到处理结果。该系统提升了传统光学显微镜的性能，使得传统光学显微镜能够实现对观测样本表面信息、深层信息或截面信息的同时观测。
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公开(公告)号：CN111582468A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010255311.8
申请日：2020-04-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种光电混合智能数据生成计算系统及方法，其中，系统包括：电子压缩采样模块，用于非监督地学习输入数据的特征概率分布，将输入信息压缩到低维空间并进行分布采样；特征转换模块，用于将压缩采样后的电子特征信号转化为光学特征信号；全光数据生成模块，由多个无源的光学频域调制模块组成，用于将输入的光学特征信号生成全新的计算数据。该系统可以实现光速的智能数据生成，使得光电混合系统或全光机器学习能够实现非监督的智能数据生成。
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公开(公告)号：CN111582435A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010255884.0
申请日：2020-04-02
Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的衍射深度神经网络系统，包括：光学输入模块，由光源和3D打印的输入物体或空间光调制器组成，使用光源均匀照射物体或空间光调制器，将输入物体的信息转化为透射光的光学信息；残差衍射深度神经网络模块，由衍射调制层和残差连接模块构成，通过训练实现神经网络功能，以实现光学计算和信息处理功能；信息采集模块，由传感器组成，接收残差衍射深度神经网络模块的输出信号，并采集光学强度信息，以获得信息处理结果。该系统可以有效解决在缓解梯度消失的问题，实现更深的衍射神经网络，提升全光学深度学习的性能，使得全光学深度学习模型更好地完成更加复杂的机器学习任务。
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公开(公告)号：CN105784113A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610130319.5
申请日：2016-03-08
Applicant: 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G01J3/28
CPC classification number: G01J3/2823
Abstract: 本发明公开了区分荧光辐射光谱图像和反射光谱图像的成像系统及方法，该系统包括：物镜、第一光栅、第一凸透镜、第二凸透镜、蒙板、第三凸透镜和光传感器，场景辐射的荧光和反射的光依次经过所述物镜、第一光栅、第一凸透镜、第二凸透镜、蒙板和第三凸透镜到达所述光传感器。本发明在两次曝光后捕获的编码图像中能够恢复两组不同特性的高光谱图像，能够实现对动态场景的分析。本发明使用了空间维度和光谱维度的联合编码，克服了之前高光谱成像中在时间、空间维度做出的牺牲。本发明恢复的结果具有对噪声的鲁棒性。
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