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公开(公告)号：CN114998623A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210648807.0
申请日：2022-06-09
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明提出一种多光谱智能感知方法及装置，其中方法包括，获取训练感知数据集，所述感知数据集包括多组光谱耦合数据‑智能感知数据对；构建智能感知网络，使用训练感知数据集对智能感知网络进行训练，得到训练完成的智能感知网络；使用计算光谱成像系统采集目标光谱耦合数据；将目标光谱耦合数据输入训练完成的智能感知网络进行端到端的感知计算，得到智能感知结果。本发明无需重建所有通道、所有区域的光谱信息，使用深度学习网络，直接从计算光谱成像系统的采集数据中对目标场景语义信息进行高效智能感知，有效降低了计算复杂度，且响应速度快、感知精度高。
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公开(公告)号：CN111651720B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010528222.6
申请日：2020-06-11
申请人： 北京理工大学
摘要： 本申请提出一种基于L4范数优化的多光谱重建方法和装置，其中，方法包括：获取多光谱数据集；使用L4范数优化模型对多光谱数据集进行成分分析，构成基向量空间；通过预设正则化算法对待重建光谱进行正则化约束构建目标函数；对目标函数进行求解，使用基向量空间对待重建光谱进行表征，得到基向量系数矩阵；根据基向量系数矩阵和基向量空间，对待重建光谱进行重建。由此，利用L4范数优化对高维数据进行成分分析，得到基向量特征明显，提高重建效率，在正则化约束下重建，提高精度，增强算法鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115144075A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210764141.5
申请日：2022-06-30
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出一种高速光谱成像方法及装置，其中包括，构建包含多类单色光源的光源阵列，设定所述光源阵列的运行时序，按照所述运行时序点亮阵列中的不同光源；通过所述不同光源的出射光经过结构光调制器件，在目标场景位置产生光谱波段和空间分布均不同的光照掩膜，对所述不同光源对应的光照掩膜进行标定；在单次曝光下使用传感器耦合采集受多个光照掩膜调制的所述目标场景多谱段信息；利用预先标定得到的光照掩膜对所述目标场景多谱段信息进行解耦重建，得到光谱图像。本发明提供的高速光谱成像方法，解决了结构光调制器件变换速度限制和超高速光谱成像需求的矛盾，实现多谱段、超高速、高空间分辨率、低成本的光谱成像。
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公开(公告)号：CN114972290B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210662162.6
申请日：2022-06-13
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/08
摘要： 本发明提出一种光谱成像加速方法及装置，其中方法包括，获取待训练场景数据集；构建光谱图像生成网络，将时刻参考图与光谱参考图输入光谱图像生成网络，输出与时刻参考图相对应时刻、与光谱参考图相对应谱段的光谱图像；根据待训练场景数据集训练光谱图像生成网络直至收敛，得到训练完成的光谱图像生成网络；获取目标场景不同时刻对应谱段的光谱图像序列，将目标场景不同时刻对应谱段的光谱图像两两组合，输入训练完成的光谱图像生成网络，得到全时刻全光谱图像组，实现光谱成像加速。本发明的光谱成像加速方法在不损失空间分辨率的情况下有效提高了光谱成像速度，本发明能够实现光谱成像的最大加速倍数为所使用光谱相机的光谱通道数。
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公开(公告)号：CN114577760B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202210014838.0
申请日：2022-01-07
IPC分类号： G01N21/64
摘要： 本申请涉及荧光光谱检测技术领域，尤其涉及一种多重荧光耦合检测方法、装置及系统、终端和存储介质。其中，该方法包括对至少两个目标样本中每一个目标样本利用至少两种荧光物质进行荧光标记，得到至少两个标记后的目标样本；采用宽谱光源照射至少两个标记后的目标样本，利用集成式光谱成像传感器对所有照射后的目标样本进行拍摄，以得到一张采集图像；对采集图像进行解耦重建，从而得到每个标记后的目标样本对应的混合荧光光谱曲线；基于多重荧光耦合模型，根据每个标记后的目标样本对应的混合荧光光谱曲线确定每个标记后的目标样本中包含的检测物种类和浓度。采用上述方案的本申请可以一次性测量实现多样本、多重荧光检测的定性分析和定量分析。
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公开(公告)号：CN116754497B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311052634.7
申请日：2023-08-21
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G01N21/25 , G01J3/28 , G01N21/01 , G06F18/28 , G06F18/2133
摘要： 本发明涉及摄像学技术领域，本发明公开了基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统，该方法包根据光谱图像数据集的光谱特征曲线和空间特征构建非负光谱‑空间特征字典；利用编码光源和传感器固有的响应函数表征的非负光谱‑空间特征字典中光谱特征曲线照射目标场景产生目标场景反射光；基于非负光谱‑空间特征字典中的空间特征以利用预设的调制方法耦合调制目标场景反射光得到耦合后的多光谱信息；利用预设的感知算法计算耦合后的多光谱信息，以根据计算结果输出光谱感知信息。本发明无需光谱成像，使用可调光源和结构光调制器直接对高维信息进行降维和智能感知。
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公开(公告)号：CN115144075B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210764141.5
申请日：2022-06-30
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出一种高速光谱成像方法及装置，其中包括，构建包含多类单色光源的光源阵列，设定所述光源阵列的运行时序，按照所述运行时序点亮阵列中的不同光源；通过所述不同光源的出射光经过结构光调制器件，在目标场景位置产生光谱波段和空间分布均不同的光照掩膜，对所述不同光源对应的光照掩膜进行标定；在单次曝光下使用传感器耦合采集受多个光照掩膜调制的所述目标场景多谱段信息；利用预先标定得到的光照掩膜对所述目标场景多谱段信息进行解耦重建，得到光谱图像。本发明提供的高速光谱成像方法，解决了结构光调制器件变换速度限制和超高速光谱成像需求的矛盾，实现多谱段、超高速、高空间分辨率、低成本的光谱成像。
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公开(公告)号：CN114972290A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210662162.6
申请日：2022-06-13
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提出一种光谱成像加速方法及装置，其中方法包括，获取待训练场景数据集；构建光谱图像生成网络，将时刻参考图与光谱参考图输入光谱图像生成网络，输出与时刻参考图相对应时刻、与光谱参考图相对应谱段的光谱图像；根据待训练场景数据集训练光谱图像生成网络直至收敛，得到训练完成的光谱图像生成网络；获取目标场景不同时刻对应谱段的光谱图像序列，将目标场景不同时刻对应谱段的光谱图像两两组合，输入训练完成的光谱图像生成网络，得到全时刻全光谱图像组，实现光谱成像加速。本发明的光谱成像加速方法在不损失空间分辨率的情况下有效提高了光谱成像速度，本发明能够实现光谱成像的最大加速倍数为所使用光谱相机的光谱通道数。
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公开(公告)号：CN113163201A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110241030.1
申请日：2021-03-04
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： H04N19/192 , H04N19/159 , H04N19/126
摘要： 一种基于单像素相机的视频多帧重建方法和装置，该方法利用单像素相机获取连续多帧图像对应的一维测量值；基于一维测量值建立视频多帧重建模型，视频多帧重建模型使得多帧图像在时间维度上具有低秩性，在空间维度上具有全变分正则化先验；通过增广拉格朗日乘子法求解所述视频多帧重建模型，得出各变量迭代表达式；代入测量值和已知的调制掩膜矩阵，经多次迭代，从所述测量值中解耦合出多帧图像。由此，在多帧图像帧间低秩性先验和视频帧内全变分正则化约束下的本申请实施例，可在较低采样率下，同时重建多帧图像，提高重建效率和重建精度，对噪声具有鲁棒性，也就是说，本申请实施例具有高信噪比、高精度、低成本、效率高、适应性好等特性。
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公开(公告)号：CN116754497A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311052634.7
申请日：2023-08-21
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G01N21/25 , G01J3/28 , G01N21/01 , G06F18/28 , G06F18/2133
摘要： 本发明涉及摄像学技术领域，本发明公开了基于稀疏统计的高效率光谱感知方法和系统，该方法包根据光谱图像数据集的光谱特征曲线和空间特征构建非负光谱‑空间特征字典；利用编码光源和传感器固有的响应函数表征的非负光谱‑空间特征字典中光谱特征曲线照射目标场景产生目标场景反射光；基于非负光谱‑空间特征字典中的空间特征以利用预设的调制方法耦合调制目标场景反射光得到耦合后的多光谱信息；利用预设的感知算法计算耦合后的多光谱信息，以根据计算结果输出光谱感知信息。本发明无需光谱成像，使用可调光源和结构光调制器直接对高维信息进行降维和智能感知。
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