自适应火灾痕迹光谱图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN116563306A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310404595.6

    申请日:2023-04-17

    摘要: 本发明提供了一种自适应火灾痕迹光谱图像分割方法及系统,包括:采集多光谱图像;对图像进行维度转换;对图像进行维度拆分以获取多个灰度图,选取第一个维度的灰度图作为待分割灰度图;对灰度图进行图像增强、滤波、自适应的边缘检测及腐蚀膨胀;对灰度图进行轮廓查找与位置定位;对灰度图的分割结果进行检验,如果检验结果不合格,选择下一维度的灰度图作为待分割灰度图,重复上述步骤,判断灰度图是否分割成功;当分割循环至最后一个维度灰度图仍未分割成功时,调整自适应边缘检测值,重复上述步骤,直至图像分割检验结果合格。应用本发明的技术方案,以解决现有技术中图像分割效果不佳以及传统方法分割参数不能自适应调整的技术问题。

    食品成熟度识别用偏振-光谱图像传感器及设计方法

    公开(公告)号:CN115993325A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111208220.X

    申请日:2021-10-18

    IPC分类号: G01N21/21 G01N21/25

    摘要: 本发明提供了一种食品成熟度识别用偏振‑光谱图像传感器及设计方法,该图像传感器包括像素感光单元和分光结构;所述像素感光单元包括若干像素感光部位;所述分光结构包括与像素感光部位一一对应的滤波结构,所述分光结构包括若干周期,每个周期包括3*3个滤波结构,每个周期包括随机排列的偏振方向不同的4个偏振滤波结构和5个光谱滤波结构,所述光谱滤波结构用于检测食品成熟前后的光谱特征。本发明采用光谱成像传感器通过非接触式探测方式检测食品成熟度,保证食品形貌、安全卫生。

    宽自由光谱范围的多光谱成像芯片结构

    公开(公告)号:CN115993185A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111207452.3

    申请日:2021-10-18

    IPC分类号: G01J3/28 G01J3/02

    摘要: 本发明提供一种宽自由光谱范围的多光谱成像芯片结构,该多光谱成像芯片结构包括像素感光单元和分光单元,所述像素感光单元沿其中一个像素方向a依次划分为多个像素区域,另一个像素方向b不做区分;所述分光单元包括多个分光结构,多个分光结构分别一一对应一体式沉积生长在多个像素区域上,所述分光结构用于实现窄带滤波,多个分光结构分别覆盖不同的光谱范围。本发明方案突破了由于材料折射率差对自由光谱范围的限制,展宽了单片式图像传感器的窄带滤波的自由光谱范围。

    光谱成像芯片结构
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115993182A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111207534.8

    申请日:2021-10-18

    摘要: 本发明提供了一种光谱成像芯片结构,该光谱成像芯片结构包括像素感光单元、窄带滤光膜、过渡层和截止滤波膜,像素感光单元用于实现图像采集和数据读出,窄带滤光膜一体式沉积生长在像素感光单元上,窄带滤光膜用于实现在所需波段中心波长的可调谐,过渡层一体式沉积生长在窄带滤光膜上,截止滤波膜一体式沉积生长在过渡层上,截止滤波膜用于截止干扰波段,过渡层过渡窄带滤光膜和截止滤波膜两个膜系。应用本发明的技术方案,以解决现有技术中截止滤波膜贴合方式所导致的光谱透过率低、量子效率低的技术问题。

    含噪声的快速图像增强与超分辨率重建方法

    公开(公告)号:CN116721015A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310456381.3

    申请日:2023-04-25

    摘要: 本发明提供了一种含噪声的快速图像增强与超分辨率重建方法,该含噪声的快速图像增强与超分辨率重建方法包括:S1,对采集的图像进行处理,获取模糊带噪声图像和干净增强图像组成训练数据对;S2,根据训练数据对构建并优化训练模型;S3,将带噪声的图像作为优化后训练模型的输入,获取模型输出噪声,与输入作差获得经降噪与图像增强后的图像;将带噪声的图像经上采样处理后作为优化后训练模型的输入,获取模型输出噪声,与输入作差获得经降噪与图像超分辨率重建后的图像。应用本发明的技术方案,能够解决现有技术中图像降噪、图像增强与超分辨力重建方法中部分细节损失,降噪效果不佳和模型复杂及数据通用性差的技术问题。

    基于神经网络的多光谱人脸活体检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116563912A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310404842.2

    申请日:2023-04-17

    IPC分类号: G06V40/16 G06V10/82 G06V20/10

    摘要: 本发明提供了一种基于神经网络的多光谱人脸活体检测方法及系统,包括:获取真人和仿真头模多光谱图像;对多光谱图像进行维度转换;光谱特征提取;对提取的光谱特征进行数据矫正;对矫正后的数据进行类别标定;获取n组光谱特征数据及n组标签;设计神经网络基础架构;n组光谱特征数据中挑选有效的光谱维度;调整神经网络基础架构的输入层,确定最终的神经网络结构;使用最终的训练数据训练最终的神经网络结构,训练完后保存为最终的人脸活体检测模型;根据最终的人脸活体检测模型完成多光谱人脸活体检测。应用本发明的技术方案,以解决现有技术中分类准确度不高、数据量大、检测效果不佳以及检测速度慢的技术问题。

    面向特定应用的光谱成像芯片的关键参数前置模拟方法

    公开(公告)号:CN115994511A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111207433.0

    申请日:2021-10-18

    摘要: 本发明提供了一种面向特定应用的光谱成像芯片的关键参数前置模拟方法,基于特定应用目标的高光谱成像数据,以对分类识别准确度的影响作为权重将高光谱成像数据M个谱段由高到低排序;选择分类器进行分类识别,获得前N个谱段的分类识别准确率,分类识别准确度大于设定值的最小谱段数N即为光谱成像芯片特征谱段数,N个谱段即为谱段中心波长;建立光谱成像芯片多光谱成像模型,以光谱分辨率fn为变量,对多光谱成像模型输出的光谱信息采用分类器进行验证,获得fn对应的分类识别准确度,拟合fn与分类识别准确度的关系曲线,获得满足要求的光谱成像芯片分辨率。该方法可对多光谱成像芯片的关键参数进行模拟计算,指导光谱成像芯片的设计、研制。

    中红外光谱成像滤波器、制备方法及凝视型多光谱成像系统

    公开(公告)号:CN115993340A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111207546.0

    申请日:2021-10-18

    IPC分类号: G01N21/35

    摘要: 本发明提供一种中红外光谱成像滤波器、制备方法及凝视型多光谱成像系统。其中滤波器包括基底,以及分别形成在基底两侧的带通去噪膜和像素调制膜结构,像素调制膜结构的滤光单元组为2*2马赛克式结构,其中的第一、二、三干涉型截止薄膜所覆盖的中波红外的谱段透射范围均不相同;制备方法步骤主要包含去噪膜系沉积,基底翻转,像素调制膜系加工三部分。基于本发明滤波器键合凝视型成像探测器形成红外凝视型光谱成像探测器,可对目标场景红外图像信息进行光谱调制,在侦查及预警中通过光谱信息对目标物进行判断,实现了基于凝视型红外图像探测器的高判别准确度目标识别,且加强抗干扰能力,降低虚警率,推进智能化军事检测技术发展。