[发明专利]液晶高光谱计算成像系统的三维数据重构方法有效
申请号: | 202011054740.5 | 申请日: | 2020-09-27 |
公开(公告)号: | CN112229514B | 公开(公告)日: | 2023-04-18 |
发明(设计)人: | 许廷发;王茜;张宇寒;徐畅;樊阿馨 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学重庆创新中心 |
主分类号: | G01J3/02 | 分类号: | G01J3/02;G01J3/28;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 | 代理人: | 高彬 |
地址: | 401135 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 液晶 光谱 计算 成像 系统 三维 数据 方法 | ||
1.一种液晶高光谱计算成像系统的三维数据重构方法,其特征在于,包括:
步骤S1:获取液晶高光谱计算成像系统的压缩观测结果;
步骤S2:获取所述液晶高光谱计算成像系统的空间响应和光谱响应;
步骤S3:基于所述压缩观测结果、所述空间响应与所述光谱响应,生成卷积神经网络的输入层数据;
步骤S4:将所述输入层数据输入至所述卷积神经网络中,输出为与所述压缩观测结果对应的高分辨率三维数据,训练所述卷积神经网络直至达到预设精度;
步骤S5:按照所述步骤S1-S3,获取待重构的输入层数据,输入到训练好的卷积神经网络中,输出得到重构后的高分辨率三维数据;
其中,将液晶高光谱计算成像系统编码模板的数量记作K,液晶可调滤光器的波段数记作L,探测器上的像元数记作M*M,所述压缩观测结果的获取方式包括:
S11、加载一个编码模板并选定液晶可调滤光器的一个波段,在探测器上获取维度为M*M的压缩数据;
S12、保持编码模板不变,将液晶可调滤光器调至下一波段,获取探测器上的压缩数据;
S13、重复步骤S12直至完成液晶可调滤光器全部L个波段下的压缩数据采集;
S14、加载下一个编码模板,重复步骤S11-S13直至完成全部K个编码模板下的压缩数据采集;得到所述压缩观测结果的数据维度是K*M*M*L;
其中,所述步骤S2获取所述液晶高光谱计算成像系统的空间响应包括:
在探测器位置放置一个与空间编码模块中编码孔径分辨率相当的探测器,将系统入射光设置成均匀分布的白光,加载一个编码模板,此时探测器的响应除以入射光的光强,即为该编码模板下的系统空间响应;切换编码模板,重复上述步骤直至完成全部K个编码模板空间响应的测定;
其中,所述步骤S2获取所述液晶高光谱计算成像系统的光谱响应包括:
获取探测器的量子响应曲线C(λ),利用光纤光谱仪测定液晶高光谱计算成像系统入瞳处的光谱曲线S 0 (λ);选定液晶可调滤波器第i(1≤i≤L)个光谱波段,在探测器平面测定经由系统全部光学元件滤波之后的光谱曲线S i (λ),系统在液晶可调滤波器第i个光谱波段的光谱响应为C(λ)*S i (λ)/S 0 (λ);将液晶可调滤波器切换至下一波段,重复上述步骤直至完成全部L个波段光谱响应的测定;
其中,所述步骤S3包括:
对所述压缩观测结果进行重组排列,生成维度为N*N*L的三维数据;对所述空间响应进行重组排列,生成维度为N*N*K的三维数据;利用主成分分析方法,将所述光谱响应的维度拉伸至N*N*L;将处理后的压缩观测结果、空间响应、光谱响应进行串联,即可作为卷积神经网络的输入层数据。
2.如权利要求1所述的液晶高光谱计算成像系统的三维数据重构方法,其特征在于,所述步骤S1包括:
利用液晶高光谱计算成像系统对入射场景进行空间和光谱维的压缩编码,在探测器上获取系统的压缩观测结果。
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