公开(公告)号：CN119205967A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411718880.6

申请日：2024-11-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 吕颖达 ,  郭星宇 ,  王晓兵 ,  徐凤一 ,  杜鹃 ,  刘恒斌

IPC: G06T11/00 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于Mamba的重构光谱去噪方法，所述方法包括：S101、获取原始光谱数据；S102、对原始光谱数据进行预处理，构建光谱去噪编码器‑解码器的训练模型；S103、利用U形结构将编码器与解码器相连接；S104、利用Mamba模块所构成的编码器，对光谱数据进行长距离依赖特征提取；S105、编码器与解码器不同层级之间采用跳跃连接的方式；S106、将不同维度的光谱特征向量输入到解码器中，解码器对逐层压缩的光谱特征向量进行上采样，将不同维度的光谱特征向量还原到原始空间，最终重构出去噪后的光谱数据。本发明能够有效的去除原始光谱数据中所包含的环境噪声，使重构光谱中只具有包含有效信息的数据，提高光谱数据的有效性和可用性。

公开(公告)号：CN119600459A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202510147622.5

申请日：2025-02-11

Applicant: 吉林大学

Inventor： 陈海鹏 ,  刘恒斌 ,  张寒 ,  丁凯 ,  吕颖达 ,  郭星宇

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提供一种从RGB图像重构高光谱方法及系统，所述方法包括：获取三通道RGB图像；利用卷积神经网络对RGB图像进行嵌入和通道扩充，获得初始特征图；将初始特征图输入编码器，利用其中的VisionTransformer和VisionMamba分别提取通道维度特征和空间维度特征并融合，分别输入跳跃连接与可分离卷积，获得不同层级的特征图；将其输入至解码器获得最终特征图；利用卷积神经网络对最终特征图进行映射，并与输入编码器之前的初始特征图相加，得到压缩形式的高光谱图像；对压缩形式的高光谱图像按通道数进行拆分，然后进行色彩映射，最终得到重构高光谱图像。本发明能够提高从RGB图像重构高光谱的精度和泛化性能。