-
公开(公告)号：CN109146787B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201810926111.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于插值的双相机光谱成像系统的实时重建方法，涉及能够实时获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明实现方法如下：应用于基于全色相机的双相机光谱成像系统，将高光谱重建分成低分辨率高光谱重建、上采样插值和高分辨率高光谱重建三个阶段，并根据系统原理和GPU工作特点建立快速插值模型、快速响应模型和快速差分模型来完成上述重建的三个阶段，能够在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，达到实时重建高光谱图像的目的，极大地扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于地质勘探、生物研究、和人工智能等多个领域。
-
公开(公告)号：CN107451956B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710588203.0
申请日：2017-07-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种编码孔径光谱成像系统的重构方法，涉及能够快速获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照光谱成像系统，将高光谱图像重构问题转化为全变差约束的最优化问题，并使用交替方向乘子法(ADMM算法)求解：使用共轭梯度下降法来更新高光谱图像；使用软阈值函数更新ADMM算法的辅助变量；根据ADMM算法交替更新的策略进行迭代，从而完成高光谱图像的重构。本发明能够完成用于编码孔径光谱成像的高分辨率高光谱图像快速重构，具有收敛速度快、重构效率高、易于并行化处理的优点。本发明不仅适用于编码孔径快照光谱仪，还能够扩展适用于基于多路采样的光谱仪设备。
-
公开(公告)号：CN110501072B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910793484.2
申请日：2019-08-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于张量低秩约束的快照式光谱成像系统的重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照式光谱成像系统和基于全色相机的双相机光谱系统两种快照式光谱成像系统，首先利用高光谱图像的非局部相似性构建三维张量，然后使用维度可区分的张量低秩约束模型(DLTR,dimension‑discriminative low‑rank tensor regularization)挖掘三维张量的结构特性，包括空间自相似性、光谱相关性和空‑谱联合相关性；最后交替更新、迭代求解，从而完成高精度的高光谱图像重构。本发明能够更好地传递高光谱图像的高维物理特性，更好地挖掘其内在结构特性，大幅度提高快照式光谱成像系统的重构质量，具有重构精度高的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107525588B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201710699197.6
申请日：2017-08-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开的一种基于GPU的双相机光谱成像系统的快速重构方法，涉及能够快速获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像+灰度相机的双相机光谱成像系统，将高光谱图像重构问题转化为多个子优化问题，并使用GPU完成各个子问题的求解：使用cuBLAS库和共轭梯度下降法更新高光谱图像；使用软阈值函数更新辅助变量；重复迭代完成高光谱图像的重构。本发明能够高质量地完成双相机光谱成像系统的高光谱图像重构，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于载人航天、地质勘测和植被研究等多个领域。
-
公开(公告)号：CN110501072A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910793484.2
申请日：2019-08-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于张量低秩约束的快照式光谱成像系统的重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照式光谱成像系统和基于全色相机的双相机光谱系统两种快照式光谱成像系统，首先利用高光谱图像的非局部相似性构建三维张量，然后使用维度可区分的张量低秩约束模型(DLTR,dimension-discriminative low-rank tensor regularization)挖掘三维张量的结构特性，包括空间自相似性、光谱相关性和空-谱联合相关性；最后交替更新、迭代求解，从而完成高精度的高光谱图像重构。本发明能够更好地传递高光谱图像的高维物理特性，更好地挖掘其内在结构特性，大幅度提高快照式光谱成像系统的重构质量，具有重构精度高的优点。
-
公开(公告)号：CN109146787A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810926111.3
申请日：2018-08-15
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06T3/4007 , G06T3/4061 , G06T7/55
Abstract: 本发明公开的一种基于插值的双相机光谱成像系统的实时重建方法，涉及能够实时获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明实现方法如下：应用于基于全色相机的双相机光谱成像系统，将高光谱重建分成低分辨率高光谱重建、上采样插值和高分辨率高光谱重建三个阶段，并根据系统原理和GPU工作特点建立快速插值模型、快速响应模型和快速差分模型来完成上述重建的三个阶段，能够在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，达到实时重建高光谱图像的目的，极大地扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于地质勘探、生物研究、和人工智能等多个领域。
-
公开(公告)号：CN107525588A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710699197.6
申请日：2017-08-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开的一种基于GPU的双相机光谱成像系统的快速重构方法，涉及能够快速获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像+灰度相机的双相机光谱成像系统，将高光谱图像重构问题转化为多个子优化问题，并使用GPU完成各个子问题的求解：使用cuBLAS库和共轭梯度下降法更新高光谱图像；使用软阈值函数更新辅助变量；重复迭代完成高光谱图像的重构。本发明能够高质量地完成双相机光谱成像系统的高光谱图像重构，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于载人航天、地质勘测和植被研究等多个领域。
-
公开(公告)号：CN107451956A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710588203.0
申请日：2017-07-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种编码孔径光谱成像系统的重构方法，涉及能够快速获取高分辨率高光谱图像的方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于编码孔径快照光谱成像系统，将高光谱图像重构问题转化为全变差约束的最优化问题，并使用交替方向乘子法(ADMM算法)求解：使用共轭梯度下降法来更新高光谱图像；使用软阈值函数更新ADMM算法的辅助变量；根据ADMM算法交替更新的策略进行迭代，从而完成高光谱图像的重构。本发明能够完成用于编码孔径光谱成像的高分辨率高光谱图像快速重构，具有收敛速度快、重构效率高、易于并行化处理的优点。本发明不仅适用于编码孔径快照光谱仪，还能够扩展适用于基于多路采样的光谱仪设备。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.021 seconds)
