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公开(公告)号：CN111982289A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010824905.6
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 本发明提供的是一种局部滤波提高空间调制偏振成像频域解调速度的方法。其过程包括：A1，对中心波长为λ的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矢量被调制的位置的坐标；A3，在进行频域中低通滤波处理前进行局部区域滤波数据组的生成；A4，在频域中对各Stokes矢量使用滤波数据组进行滤波解调出偏振分量。本发明可用于高像素偏振图像的解调，可广泛用于遥感偏振成像等领域。
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公开(公告)号：CN111953968A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010825528.8
申请日：2020-08-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明提供的是一种空间调制偏振成像检测像面长宽和像元长宽比的方法。其过程包括：A1，对中心波长为λ1的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λ1窄带宽入射光的Stokes矢量被调制的位置的坐标；A3，通过入射光波长λ1与成像系统相关参数的关系可以计算出像元的平均长度；A4，分别计算出像元在行和列方向上的长度D1和D2；A5，通过D1和D2可以计算出成像相机整体在行和列上的长度，同时还能计算出像元的长宽比值，可以检测像元是否正确。本发明可用于相机像元尺寸的检测，可广泛用于成像设备制造检测等领域。
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公开(公告)号：CN110057809A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910454558.X
申请日：2019-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于物质精细拉曼光谱非接触、快速检测系统及检测方法，所述系统包括用于测量的高光谱分辨率空间外差光谱仪和激光器，其中被测物体置于间隔设置的高光谱分辨率空间外差光谱仪和激光器之间，高光谱分辨率空间外差光谱仪外接计算机终端。所述方法包括如下步骤：1）仿真光谱；2）确定空间外差拉曼光谱仪；3）确定激光器的参数；4）探测。这种系统成本低、易于实现。这种方法不需对样品进行处理，适合用来探测不易接触的物质和适用于分析和检测化学药品。
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公开(公告)号：CN106650074A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611150946.1
申请日：2016-12-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传蚁群融合算法的数字微流控芯片灾难性故障测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立数字微流控芯片的灾难性故障测试模型；S2.得到初步测试路径并设置最大最小蚁群算法的初始信息素上下界和信息素初始值；S3. 搜索最终测试路径并输出结果。这种测试方法不但能改善单一蚁群算法收敛性差的问题，而且提高测试算法的执行效率，并且能快速求得测试路径，这种测试方法能够检测出相邻电极短路故障，且兼容规则与非规则阵列芯片的测试，更有利于应用于大规模芯片的测试。
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公开(公告)号：CN103323116B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310188109.8
申请日：2013-05-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01J3/447
Abstract: 本发明公开了一种获取偏振超光谱信息的装置及获取方法，该方法通过空间外差光谱仪外加前置偏振调制模块，获取偏振超光谱信息。通过旋转偏振调制模块中偏振片并采集0度、60度、120度三个偏振方向上的空间外差调制干涉图，分别经傅里叶变换获取三个偏振方向上的偏振光谱数据，再进行计算获得偏振光谱信息，包括偏振强度光谱、偏振度光谱等信息。本发明充分利用了空间外差光谱技术高通量、超光谱获取的优势，扩展了空间外差光谱技术的遥感信息获取能力，实现了高通量、超分辨的偏振光谱信息获取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110361091B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN201910518788.8
申请日：2019-06-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空间外差光谱扫描成像方法及超光谱图像解调算法。其特征是：将空间外差光谱仪对准待扫描成像的目标区域；调整光谱仪使其能够清晰成像；空间外差光谱仪每次以预设的移动距离更改位置并在每个位置对可视区域进行一次图像采集；通过推扫成像获得数据立方体的空间维信息，即干涉图像序列；在干涉图像序列中对某一目标点进行点干涉图提取；对重构出的目标点完整干涉图进行傅里叶变换复原得到目标点光谱数据；对所有目标点进行解调，生成图谱数据立方体。这种方法能够实现通过一次推扫成像便可在获得观测范围内目标二维空间信息的同时，还可以获得用来表征目标物理属性的一维光谱信息。
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公开(公告)号：CN118314041A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410479342.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/70 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/60
Abstract: 本发明提供的是基于深度学习的空间外差干涉图盲元噪声校正方法。包括以下步骤：步骤S1：预处理实测干涉图数据集，获得不同时间维的干涉图数据。步骤S2：使用罗曼诺夫斯基定律检测干涉图数据集中的盲元噪声，并将其像元归零。步骤S3：搭建LSConv，用于初步填补噪声图像的线选择卷积块；将处理后的干涉图数据集输入线选择卷积层，对归零的盲元点进行初步修正。步骤S4：将修正后的干涉图输入以传统CNN为主的针对不同比例的盲元噪声，单独训练的深度学习模型，输出完成盲元校正的干涉图。本方法可用于干涉图中盲元噪声的检测与校正，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。可广泛用于光谱干涉图的校正领域。
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公开(公告)号：CN117928733A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116332.X
申请日：2024-01-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于深度神经网络的空间外差干涉光谱信息提取方法。该方法包括以下步骤：利用空间外差光谱技术探测已知光谱信息的目标获取空间外差干涉图及其相应的空间外差光谱，以此组建训练集；将空间外差干涉图和空间外差光谱导入构建的深度神经网络进行训练；经过多次参数调整和迭代优化得到训练好的网络模型；应用时，利用空间外差光谱技术获取探测目标的空间外差干涉图；然后将探测目标的空间外差干涉图导入训练好的网络模型；最后，训练好的网络模型直接从空间外差干涉图中提取出空间外差光谱。该发明可以简化傅里叶变换等一系列的信息处理流程，准确高效地实现端到端提取特定空间外差干涉图中所含目标的光谱信息。
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公开(公告)号：CN117690039A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311738047.3
申请日：2023-12-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种综合纹理信息、光谱信息、偏振信息、多角度信息的深度学习云检测方法，包括：构建包含空间纹理、光谱、偏振、多角度等多维度信息的深度学习训练数据集，搭建基于DenseNet模型的偏振遥感云检测模型(GS‑DenseNet)，引入Gabor变换及通道注意力机制,优化云检测模型及数据集；通过MODIS云标签数据验证模型云检测的有效性。本发明可用于偏振遥感的云检测，为偏振遥感数据的应用与发展提供帮助。
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公开(公告)号：CN117648819A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311675054.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供的是一种卷云光学厚度反演校正方法。其特征是：利用RT3模型结合MODIS云参数和大气文件以及散射矩阵文件，建立卷云光学厚度查找表，对所得气溶胶参数进行模拟计算卷云反射率，分析气溶胶参数对卷云光学厚度反演的影响，另外将实测气溶胶参数作为模拟设定值，实现卷云光学厚度反演精度的提高。本发明采用天空‑太阳光度计获取大气气溶胶参数，利用查找表对卷云光学厚度进行反演，并与利用MODIS产品参数反演的卷云光学厚度进行对比验证。本发明利用地基‑卫星遥感探究气溶胶对卷云光学厚度的影响，将有助于实现卷云光学厚度更精确的反演以及云光学特性的准确描述。同时此方法也能广泛应用在不同地区，对其他地区卷云光学特性反演更有参考意义，在研究气溶胶效应，评估大气环境质量以及对于辐射传输模型的建立等方面具有重要的应用价值。
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