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公开(公告)号：CN116222785B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202310089659.8
申请日：2023-02-09
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于编码光谱装置实现宽谱段的高光谱探测的方法，包括：编码光谱阵列模块，类光场式成像模块和分段式压缩感知处理模块。编码光谱阵列模块作为前置模块进行滤光片阵列的结构排布与谱段编码设计；类光场式成像模块作为光学系统联合编码光谱阵列模块进行压缩采样；分段式压缩感知处理模块采用抗噪聚类及贪婪迭代算法对采样图像进行重构，最终得到高光谱数据。该方法不需要复杂的光路设计，简化系统，降低成本；且其编码解算更为简单，精度更高，可通过结构设计大幅度拓宽探测谱段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117054054A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311037448.6
申请日：2023-08-17
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于成像图像线性投影的光学合成孔径平移误差检测方法，可用于合成孔径成像系统中平移误差的校正。本方法首先通过对合成孔径系统的成像图像沿各孔径方向投影，之后对投影信息进行主成分分析获得各子孔径所对应的评价指标，最后通过参考孔径自扫描获取剩余子孔径所对应的平移误差。本方法通过对成像图像处理以及参考孔径的一次扫描，即可获取各个子孔径所对应的平移误差，在没有额外光学元件调制下，就可实现大范围高精度的误差检测，且不受孔径数目的限制，具有光路紧凑、操作简单、移植性好等优点。
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公开(公告)号：CN116029933B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310055614.9
申请日：2023-01-14
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06T5/70 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于高低频合成重建湍流退化图像的复原方法，包括湍流导致图像退化分析模块，神经网络结构设计模块，高低频信息分离模块和神经网络去湍流模块。湍流导致像质退化模块是通过建模一光学成像系统后，设定波前不同湍流强度(D/r0)下的Zernike多项式来获得湍流的波前相位分布和湍流下的退化图像；神经网络结构设计模块采用双U‑Net的网路结构；高低频信息分离模块是通过高通滤波器将图像的高频信息以及低频信息分离开来；神经网络去湍流模块经过多轮训练后实现去除湍流的恢复效果。本发明在实现湍流退化图像的恢复领域可以实现良好的复原效果，该方法不需要波前探测以及校正器件，简化了实验系统，提高了可靠性，降低了成本。
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公开(公告)号：CN116222785A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310089659.8
申请日：2023-02-09
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于编码光谱装置实现宽谱段的高光谱探测的方法，包括：编码光谱阵列模块，类光场式成像模块和分段式压缩感知处理模块。编码光谱阵列模块作为前置模块进行滤光片阵列的结构排布与谱段编码设计；类光场式成像模块作为光学系统联合编码光谱阵列模块进行压缩采样；分段式压缩感知处理模块采用抗噪聚类及贪婪迭代算法对采样图像进行重构，最终得到高光谱数据。该方法不需要复杂的光路设计，简化系统，降低成本；且其编码解算更为简单，精度更高，可通过结构设计大幅度拓宽探测谱段。
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公开(公告)号：CN116168089A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310075638.0
申请日：2023-02-07
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于圆孔标靶的离焦相机内参数标定的方法，包括：步骤一：根据光线追迹模型，建立包含未知量像距、焦距以及相机中心位置坐标的内参数矩阵模型；步骤二：多次移动圆孔标靶，利用张正友标定法得到矩阵中每个元素的大小；步骤三：移动点光源位置计算出包含像距和焦距的多项式的值；步骤四：移动CCD相机，根据不同像距与焦距的差值信息，以及步骤二得到的参数对应步骤一的内参数矩阵模型建立非线性方程组并求解像距、相机焦距、相机中心位置坐标以及点光源位置。本发明可以在未知像距的情况下求解焦距，以及相机中心点的坐标，解决了大多数标定方法假定像距等于焦距，在像面偏离焦面的情况下标定不够精确的问题。
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公开(公告)号：CN116029933A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310055614.9
申请日：2023-01-14
Applicant: 中国科学院光电技术研究所
IPC: G06T5/00 , G06T5/50 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于高低频合成重建湍流退化图像的复原方法，包括湍流导致图像退化分析模块，神经网络结构设计模块，高低频信息分离模块和神经网络去湍流模块。湍流导致像质退化模块是通过建模一光学成像系统后，设定波前不同湍流强度(D/r0)下的Zernike多项式来获得湍流的波前相位分布和湍流下的退化图像；神经网络结构设计模块采用双U‑Net的网路结构；高低频信息分离模块是通过高通滤波器将图像的高频信息以及低频信息分离开来；神经网络去湍流模块经过多轮训练后实现去除湍流的恢复效果。本发明在实现湍流退化图像的恢复领域可以实现良好的复原效果，该方法不需要波前探测以及校正器件，简化了实验系统，提高了可靠性，降低了成本。
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