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公开(公告)号：CN112465703B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202011391199.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T3/4061
Abstract: 本发明提供一种含频谱偏移量估计的傅里叶叠层成像深度学习图像重构方法，本发明方法包括：S1、基于改进的傅里叶叠层方法，确定观测图像I(x,y)；S2、将确定的所述观测图像I(x,y)建模为正向网络；S3、对建模后的前向网络进行优化，实现对观测图像I(x,y)的重构。本发明的技术方案解决了现有技术中的傅里叶叠层成像过程中的频谱偏移量误差的问题。本发明的技术方案将重构物体与估计频谱偏移量相结合，能够在一个流程中同时重构物体和估计频谱误差，适应性强，且无需进行预训练，可在网络训练过程中直接快速且准确的重构出物体，对频谱偏移量误差的容忍度高，适用于频谱偏移量存在随机误差的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110175971B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910447672.X
申请日：2019-05-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种多光谱单像素成像的深度学习图像重构方法，包括：测量过程和重构过程，测量过程是利用编码图案对目标场景进行编码，而后利用多光谱探测器记录不同波长对应的光强。在物理方式实现多光谱单像素探测后，基于深度神经网络的图像重建方法，实现从所有的探测信号Yc中重构出原始信号X的过程。该深度神经网络由线性映射网络和卷积神经网络组成，将C个测量向量按列拼接在一起形成一个新的矩阵Y′，线性映射网络以Y′为输入数据初步对数据进行线性处理，而后将线性处理结果经过卷积神经网络进行通道间的信息融合处理，最终重建得到待观测图像X。本发明的技术方案解决了现有技术中的算法复杂度高、重建时间较长，且对采样率要求较高的问题。
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公开(公告)号：CN112465703A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011391199.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种含频谱偏移量估计的傅里叶叠层成像深度学习图像重构方法，本发明方法包括：S1、基于改进的傅里叶叠层方法，确定观测图像I(x,y)；S2、将确定的所述观测图像I(x,y)建模为正向网络；S3、对建模后的前向网络进行优化，实现对观测图像I(x,y)的重构。本发明的技术方案解决了现有技术中的傅里叶叠层成像过程中的频谱偏移量误差的问题。本发明的技术方案将重构物体与估计频谱偏移量相结合，能够在一个流程中同时重构物体和估计频谱误差，适应性强，且无需进行预训练，可在网络训练过程中直接快速且准确的重构出物体，对频谱偏移量误差的容忍度高，适用于频谱偏移量存在随机误差的情况。
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公开(公告)号：CN109348103B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811260835.5
申请日：2018-10-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于时间编码的相机时间分辨率倍增方法，包括：步骤S1、对于三维时空体E(x，y，t)，将单次曝光时间分解的若干时间点为ti∈{t1,t2,…,tN}；步骤S2、在每个时间点上引入曝光编码图案H(x,y,t，与时空体E(x,y,t直接相乘形成编码图像I(x,y,t，即I(x,y,t)＝E(x,y,t)×H(x,y,t)；步骤S3、将曝光时间内对所有时间点的曝光编码图像相加得到图像传感器所记录的单张时间编码图像，记为：步骤S4、在上式中采用压缩感知算法重建得到各时间点的图像E(x,y,ti)。本发明方法解决了现有技术中相机时间分辨率难以提升的技术问题，能够在不牺牲空间分辨率的情况下，提高相机的时间分辨率。
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公开(公告)号：CN110175971A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910447672.X
申请日：2019-05-27
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种多光谱单像素成像的深度学习图像重构方法，包括：测量过程和重构过程，测量过程是利用编码图案对目标场景进行编码，而后利用多光谱探测器记录不同波长对应的光强。在物理方式实现多光谱单像素探测后，基于深度神经网络的图像重建方法，实现从所有的探测信号Yc中重构出原始信号X的过程。该深度神经网络由线性映射网络和卷积神经网络组成，将C个测量向量按列拼接在一起形成一个新的矩阵Y′，线性映射网络以Y′为输入数据初步对数据进行线性处理，而后将线性处理结果经过卷积神经网络进行通道间的信息融合处理，最终重建得到待观测图像X。本发明的技术方案解决了现有技术中的算法复杂度高、重建时间较长，且对采样率要求较高的问题。
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公开(公告)号：CN109348103A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811260835.5
申请日：2018-10-26
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于时间编码的相机时间分辨率倍增方法，包括：步骤S1、对于三维时空体E(x，y，t)，将单次曝光时间分解的若干时间点为ti∈{t1,t2,…,tN}；步骤S2、在每个时间点上引入曝光编码图案H(x,y,t，与时空体E(x,y,t直接相乘形成编码图像I(x,y,t，即I(x,y,t)＝E(x,y,t)×H(x,y,t)；步骤S3、将曝光时间内对所有时间点的曝光编码图像相加得到图像传感器所记录的单张时间编码图像，记为：步骤S4、在上式中采用压缩感知算法重建得到各时间点的图像E(x,y,ti)。本发明方法解决了现有技术中相机时间分辨率难以提升的技术问题，能够在不牺牲空间分辨率的情况下，提高相机的时间分辨率。
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