公开(公告)号：CN114485942B

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202210140230.2

申请日：2022-02-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  李世桥 ,  黄尔齐 ,  张茂奇 ,  陈林森

IPC: G01J3/28 ,  G01J3/02

Abstract: 本发明公开了一种高光谱配准方法及其成像系统。其配准方法的具体步骤为：(1)获得扫描光谱相机的基准光谱、快照光谱相机的测量光谱和彩色图像以及多个暗电流值；(2)计算步骤(1)获得的测量光谱的最大谱值和基准光谱的最大谱值；(3)对步骤(2)得到的最大谱值进行归一化处理；(4)通过配准方程对待配准的图像进行高光谱配准。本发明的配准方法具有精度高、速度快、鲁棒性强的特点，为高光谱配准提供了一种快速、便捷的方法，并能有效定量分析高光谱配准结果。

公开(公告)号：CN114485942A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210140230.2

申请日：2022-02-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  李世桥 ,  黄尔齐 ,  张茂奇 ,  陈林森

IPC: G01J3/28 ,  G01J3/02

Abstract: 本发明公开了一种高光谱配准方法及其成像系统。其配准方法的具体步骤为：(1)获得扫描光谱相机的基准光谱、快照光谱相机的测量光谱和彩色图像以及多个暗电流值；(2)计算步骤(1)获得的测量光谱的最大谱值和基准光谱的最大谱值；(3)对步骤(2)得到的最大谱值进行归一化处理；(4)通过配准方程对待配准的图像进行高光谱配准。本发明的配准方法具有精度高、速度快、鲁棒性强的特点，为高光谱配准提供了一种快速、便捷的方法，并能有效定量分析高光谱配准结果。

公开(公告)号：CN117291256A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311123991.8

申请日：2023-09-01

Applicant: 南京大学

Inventor： 曹汛 ,  李泽正 ,  张茂奇

IPC: G06N3/096 ,  G06N3/067 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/065

Abstract: 本发明公开了一种光衍射神经网络装置的快速高性能在线训练方法。其步骤包括：首先，使用知识蒸馏模块预训练模拟衍射神经网络模型，将预训练得到的参数赋给物理衍射神经网络装置；然后，使用域迁移模块估计预训练参数的误差；域迁移模块通过对比物理衍射神经网络装置的输出域和模拟衍射神经网络模型的输出域，估计预训练参数失配导致的物理衍射神经网络装置的输出误差；最后，使用域迁移模块生成新的学习域，加入重蒸馏模块对适应性模拟衍射神经网络模型的参数进行微调，将训练完成的参数重新赋给物理衍射神经网络装置。通过本发明的方法，可以保证光衍射神经网络更加稳定地，高性能地实现实际场景中人工智能计算任务，如图像识别等。