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公开(公告)号：CN118015126B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410237403.1
申请日：2024-03-01
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06T11/00 , G01N21/35 , G01N21/47 , G06T17/00 , G06T3/4023 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于衍射编码的红外高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，构建训练数据集，包含不同波段的自然光及其真实红外高光谱；构建初始光学模块，包括衍射光学元件和红外传感器；根据预设的不同衍射光学元件高度图在红外传感器上形成不同的点扩散函数，以对自然光的真实红外高光谱进行调制，结合红外传感器的光谱响应生成红外高光谱灰度图；构建初始神经网络，输入红外高光谱灰度图，输出重构红外高光谱，采用训练数据集训练，构建真实红外高光谱和重构红外高光谱的损失，对光学模块和神经网络进行优化，以组合得到红外高光谱采集模型。该红外高光谱采集模型仅需单次曝光就能获得高精度的红外高光谱信息，效率高、成像分辨率高。
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公开(公告)号：CN116625505A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310458145.5
申请日：2023-04-26
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种基于RCASSI系统的光谱分辨率可调的高光谱成像方法及装置，包括：获取待生成的高光谱图像的光谱通道数量，确定光束在棱镜的远离掩膜的第一侧面的入射角和光束在棱镜的第一侧面的折射角；基于光谱通道数量以及预设像素尺寸确定光束相对于掩膜中心的偏移量，基于偏移量、入射角、折射角以及光束从所述棱镜的靠近于掩膜的第二侧面上输出的相对于初始光轴的偏移角确定棱镜与掩膜之间的距离；基于棱镜与掩膜之间的距离确定第一透镜与第二透镜的焦距，基于焦距确定第一透镜与第二透镜之间的间距；基于间距通过位于第一透镜与第二透镜下方的移动平台对第一透镜和第二透镜进行位置调整。该方法在高光谱成像过程中可实现光谱分辨率的调节。
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公开(公告)号：CN116579959A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310396077.4
申请日：2023-04-13
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06T5/50 , G06T5/00 , G06V10/58 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种用于高光谱图像的融合成像方法及装置，包括：获取全色图像，提取全色图像的高频细节；获取相机采集的测量值和掩膜，生成重建高光谱图像数据，将全色图像的高频细节、重建高光谱图像数据及全色图像进行级联得到级联后的三维数组，并输入至卷积神经网络模型得到三维数组的特征表示；将三维数组的特征表示输入至多尺度多深度网络模型得到多尺度多深度特征表示；将重建高光谱图像数据输入至通道注意力模块得到全局特征对应的权重系数，将权重系数与多尺度多深度特征表示相乘得到高光谱图像的最终特征，将最终特征与重建高光谱图像数据进行叠加得到融合后的高光谱图像。该方法消除了高光谱图像中的伪影，提高了高光谱图像的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN115842593B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310134513.0
申请日：2023-02-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/516 , H04B10/61
摘要： 本发明提供一种语义相干光通信方法及系统，在发射端和接收端分别设置预训练的语义编码网络和语义解码网络，在发射端对信源进行语义提取，进行数字信号处理后通过波形发生器转换为发射端电信号，再放大后经双偏振IQ调制器调制为第一光信号进行传输。在接收端将第一光信号连续转换为数字信号后，再由语义解码网络处理并输出信源，以实现语义通信，精准传输信源所携带的含义信息。
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公开(公告)号：CN118135397A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410237404.6
申请日：2024-03-01
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06V20/10 , G01N21/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于衍射编码的可见光高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，基于衍射光学元件对入射的可见光进行调制并成像，单次曝光同时捕获自然场景的空间和光谱信息，引入U‑Net神经网络对成像的图像进行处理并重构得到可见光高光谱。在训练过程中，基于重构的可见光高光谱与原始入射的样本可见光高光谱计算偏差，通过最小化偏差同时对衍射光学元件的高度图分布和U‑Net神经网络的参数进行更新迭代，以提升对可见光高光谱的检测效率和精度。
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公开(公告)号：CN115842593A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310134513.0
申请日：2023-02-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/516 , H04B10/61
摘要： 本发明提供一种语义相干光通信方法及系统，在发射端和接收端分别设置预训练的语义编码网络和语义解码网络，在发射端对信源进行语义提取，进行数字信号处理后通过波形发生器转换为发射端电信号，再放大后经双偏振IQ调制器调制为第一光信号进行传输。在接收端将第一光信号连续转换为数字信号后，再由语义解码网络处理并输出信源，以实现语义通信，精准传输信源所携带的含义信息。
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公开(公告)号：CN114615499B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210491363.4
申请日：2022-05-07
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04N19/182 , H04N19/164 , H04L1/00 , H04B10/516 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明提供一种面向图像传输的语义光通信系统和方法，所述系统包括编码模块，包括第一变换模块和图片编码模块，第一变换模块增加输入到该层的图片的通道数，缩小每个通道的图片的尺寸大小，所述图片编码模块基于接收到的图片的像素值对图片进行编码，输出编码字符串；光传输模块，将编码字符串转化为光信号，并传输至接收端模块，所述接收端模块将光信号还原为编码字符串；解码模块，包括图片解码模块和第二变换模块，所述图片解码模块将编码字符串中的字符还原为图片的像素值，输出具有字符对应像素值的图片，第二变换模块减少输入到该层的图片的通道数，增大每个通道的图片的大小，使解码模块输出的图片的通道数和尺寸大小均与初始图片相等。
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公开(公告)号：CN114520693B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210413181.5
申请日：2022-04-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/50 , H04B10/516 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30
摘要： 本发明提供一种面向文本传输的语义光通信系统和方法，所述系统包括文本转化模块，用于接收待传输文本，并进行分词，得到文本单词，匹配文本单词在单词库中的相对位置，转化为初始词向量；编码模块，用于接收初始词向量，对初始词向量进行降维，得到降维词向量，进行编码，得到编码字符串；光传输模块，包括发射端模块、光链路模块和接收端模块，发射端模块接收编码字符串，转化为光信号，光链路模块接收光信号并传输至接收端模块，接收端模块用于将光信号还原为编码字符串；解码模块，对编码字符串解码，得到降维词向量，还原为初始词向量；文本获取模块，用于接收初始词向量，在单词库中匹配出对应的文本单词，组合文本单词，得到文本信息。
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公开(公告)号：CN118015126A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410237403.1
申请日：2024-03-01
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06T11/00 , G01N21/35 , G01N21/47 , G06T17/00 , G06T3/4023 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种基于衍射编码的红外高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，构建训练数据集，包含不同波段的自然光及其真实红外高光谱；构建初始光学模块，包括衍射光学元件和红外传感器；根据预设的不同衍射光学元件高度图在红外传感器上形成不同的点扩散函数，以对自然光的真实红外高光谱进行调制，结合红外传感器的光谱响应生成红外高光谱灰度图；构建初始神经网络，输入红外高光谱灰度图，输出重构红外高光谱，采用训练数据集训练，构建真实红外高光谱和重构红外高光谱的损失，对光学模块和神经网络进行优化，以组合得到红外高光谱采集模型。该红外高光谱采集模型仅需单次曝光就能获得高精度的红外高光谱信息，效率高、成像分辨率高。
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公开(公告)号：CN116579959B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310396077.4
申请日：2023-04-13
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06T5/50 , G06T5/80 , G06V10/58 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明提供一种用于高光谱图像的融合成像方法及装置，包括：获取全色图像，提取全色图像的高频细节；获取相机采集的测量值和掩膜，生成重建高光谱图像数据，将全色图像的高频细节、重建高光谱图像数据及全色图像进行级联得到级联后的三维数组，并输入至卷积神经网络模型得到三维数组的特征表示；将三维数组的特征表示输入至多尺度多深度网络模型得到多尺度多深度特征表示；将重建高光谱图像数据输入至通道注意力模块得到全局特征对应的权重系数，将权重系数与多尺度多深度特征表示相乘得到高光谱图像的最终特征，将最终特征与重建高光谱图像数据进行叠加得到融合后的高光谱图像。该方法消除了高光谱图像中的伪影，提高了高光谱图像的空间分辨率。
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