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公开(公告)号：CN117495706A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311534203.4
申请日：2023-11-17
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供的是一种基于深度学习的干涉图高密度椒盐噪声去噪方法，包括以下步骤：步骤S1：预处理实测干涉图数据集，得到用于深度学习训练的训练集，验证集；步骤S2：搭建LSConv，用于初步填补噪声图像的线选择卷积块；步骤S3：以传统的CNN为主，搭建降噪模型，进一步矫正被LSConv修复的数据集数据，训练时，针对不同比例的SAP噪声，单独训练去噪模型；步骤S4：使用损失函数判断模型收敛情况，输出针对不同比例SAP噪声的降噪网络。该线选择卷积块网络能有效地恢复被SAP噪声破坏的干涉图，并在定量标准和视觉效果方面超越了大部分同类方法，尤其是在高密度和超高密度噪声的情况下。可广泛用于光学图像信息恢复等领域。
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公开(公告)号：CN117333391A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311315388.X
申请日：2023-10-12
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776
摘要： 本发明提供的是一种基于N2N和深度学习的干涉图去噪方法，包括以下步骤：S1：对空间外差光谱仪干涉图数据集随机分类，形成训练集和验证集的原始图像数据集；S2：对干涉图进行预处理，并进行图像分割，得到训练集，验证集；S3：利用训练集进行深度学习去噪模型的训练；S4：利用验证集在固定的迭代次数验证损失函数下降情况，判断模型是否训练完成，若训练完成，输出去噪模型。本干涉图去噪方法在对深度学习模型进行训练时，只使用带噪声的图像进行去噪模型的训练，可以极大减少训练数据的获取难度，并且使用本方法训练出来的模型可有效恢复干涉图图像信息，抑制噪声并保持干涉条纹边缘连续性，可广泛应用于光学图像信息恢复等领域。
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公开(公告)号：CN117152015A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311146843.8
申请日：2023-09-07
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供的是一种基于卷积神经网络的空间外差干涉图降噪方法。包括以下步骤：根据空间外差光谱技术1制作无噪空间外差干涉图，将无噪空间外差干涉图与相应的噪声空间外差干涉图作为一个训练样本，以此组建训练集2；构建空间外差干涉图降噪的卷积神经网络3，该网络主要包括三种结构层：第一、卷积层和激活函数，第二、卷积层和批归一化以及激活函数，第三、卷积层；利用训练集2训练卷积神经网络3得到训练好的网络模型4；应用时，将含有噪声的空间外差干涉图5输入训练好的网络模型4获得噪声图像6，将含有噪声的空间外差干涉图5减去噪声图像6得到降噪空间外差干涉图7；本发明能快速有效地去除空间外差干涉图的噪声，修复被噪声损坏的干涉条纹，并极大地保留被测目标对象所蕴涵的光谱信息。
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公开(公告)号：CN111982288B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202010824851.3
申请日：2020-08-17
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明提供的是一种在空间调制偏振成像频域解调中降低干扰的方法。其过程包括：A1，中心波长为λ的窄带宽入射光进行空间调制偏振成像，得到包含偏振信息的干涉图像；A2，对干涉图像进行变换在频域中找到中心波长λ窄带宽入射光的Stokes矢量被调制的位置；A3，在进行滤波处理前需要将除了要解调的Stokes矢量所在峰值点之外，其它Stokes矢量峰值点附近区域需要用附近值进行覆盖处理；A4，以各Stokes矢量峰值点的位置为中心对频域进行低通滤波处理，将目标的偏振信息分别解调出来。本发明可用于空间调制偏振成像各偏振信息的频域解调，可广泛用于遥感偏振成像等领域。
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公开(公告)号：CN109859105B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910053008.7
申请日：2019-01-21
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明提出一种无参数影像自然拼接方法,包括以下步骤：建立二次配准框架，分阶段获得二次配准模型参数；从基准影像匹配控制点集从中搜索初始缝合线SL，利用一次配准参数对SL进行映射得到待配准影像初始缝合线SR；对SL，SR所在像素实施动态规划匹配计算获得控制点加密后的基准影像缝合线SL'，并利用二次配准参数对SL'进行映射得到待配准影像缝合线SR'；利用二次配准参数及缝合线SL'，SR'将待配准影像映射、融合到基准影像。本发明统筹图像配准和缝合线生成过程，仅利用基准影像和待拼接影像上的一组控制点对自动估计配准模型参数并从控制点对中生成配准误差可忽略的缝合线，进而融合生成视觉效果流畅的拼接影像，可有效克服现有方法依赖后期处理、重叠区域拼接存在局部鬼影现象之不足。
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公开(公告)号：CN115410090A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210862722.2
申请日：2022-07-21
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/28
摘要： 本发明提供的是一种基于图像分割的空间外差光谱仪图像压缩感知重构方法，属于光学遥感成像技术领域。其特征是：1通过空间外差光谱仪推扫产生干涉图像序列，处理得到干涉数据立方体；2分析干涉数据立方体每个波段图像间的谱间相关性，利用Kmeans聚类将波段图像进行分组；3将干涉数据立方体分组进行重构，每组的图像分为参考图像和非参考图像；4采用分块压缩感知的方法，对于参考图像采用固定高采样率测量重构；5重构出参考图像后，利用图像分割方法分割出前景与背景；6根据图像块含有的前景背景信息动态测量非参考图像，重构出非参考图像，进而重构出全部的干涉数据立方体。本发明解决了空间外差光谱仪扫描成像获取的干涉数据立方体数据冗余量大，数据的存储、传输及处理困难的问题，提高了干涉数据立方体压缩感知重构的精度和效率，具有广泛的应用面。
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公开(公告)号：CN114660039A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210239135.8
申请日：2022-03-11
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01N21/65
摘要： 本发明公开了一种氧乐果精细拉曼光谱快速检测系统。由实测物质拉曼光谱、确定合适的空间外差波段范围、设计特定波段高光谱分辨率空间外差检测系统三部分组成。通过测得的氧乐果特征峰波段范围500～850cm‑1，为使探测波段正好与测量物特征波段重合，计算选取空间外差检测系统理论波段范围817～841nm，根据光谱分辨率满足特征光谱细分要求，空间外差检测系统的CCD、光栅、扩视场光楔等关键光学部件参数以及光学结构设计满足光谱分辨率细分要求，得出各系统参数。根据参数搭建检测系统，由激光器照射氧乐果后，产生拉曼散射光、瑞利散射光经透镜准直，由BS转变成两束相干光，然后分别被G1、G2反向衍射回BS重新聚集在一起，并在出射波面产生空间干涉条纹，由成像探测器上来显示干涉图。所测氧乐果浓度越高，特征峰峰值越大。
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公开(公告)号：CN112326032A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011171180.1
申请日：2020-10-28
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明提供的是一种基于多波段入射光偏振成像增加偏振信息的方法。其过程包括：A1，多个波段的入射光在进行空间调制偏振成像，得到包含偏振信息的干涉图像；A2，对得到的干涉图像进行变换在频域中分析不同波段偏振信息的分布情况；A3，将频域中不同位置的不同波段的偏振信息各自解调出来；A4，将得到的不同波段的偏振信息进行整合得到目标更全面的偏振信息。本发明可用于空间调制偏振成像偏振信息的解调，可广泛用于遥感偏振成像等领域。
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公开(公告)号：CN111982287A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010824721.X
申请日：2020-08-17
申请人： 桂林电子科技大学
IPC分类号： G01J4/00
摘要： 本发明提供的是一种可谐调带宽入射光校正空间调制偏振成像参数的方法。其过程包括：A1，在频域中找到中心波长λ1窄带宽入射光的Stokes矢量S1被调制的位置a1；A2，通过可谐调滤光片调节带宽d和降低入射光的中心波长λ1，当偏振度DOP发生变化时由中心波长λ1减去带宽的一半d/2得到此波段不发生混叠时最小的波长λ2；A3，通过可谐调滤波片增大入射光的中心波长和调节带宽d，当偏振度DOP发生变化时由中心波长λ1加上带宽的一半d/2得到此波段不发生混叠时最大的波长λ3；A4，通过得到的此波段不发生混叠时最小的波长λ2和被调制的位置a1计算出偏振成像系统整体的系数t1；A5，通过得到的此波段不发生混叠时最小的波长λ3和a1+1计算出偏振成像系统整体的系数t2，对两个系数进行对比检测。本发明可用于宽波段空间调制偏振成像设备的参数的测量和校正，可广泛用于宽波段偏振遥感成像等领域。
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公开(公告)号：CN111537065A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010362086.8
申请日：2020-04-30
申请人： 桂林电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种用于空间调制全偏振成像系统的带宽设计方法，其特征在于，包括如下步骤：1)通过空间调制全偏振成像系统数学模型推导干涉光强与Stokes参量之间的关系式；2)确定S1、S23通道的主瓣信息；3)获取空间调制全偏振成像系统的极限带宽；4)设计空间调制全偏振成像系统的带宽。这种方法可作为系统带宽设计依据，进而选择满足带宽要求的滤光器件，在保证解调精度的前提下可获得最大的光通量、可提高探测系统的灵敏度及信噪比。
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