[发明专利]机器学习优化稀疏基的高光谱全偏振图像压缩重构方法有效
| 申请号： | 202010303994.X | 申请日： | 2020-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN111426383B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 许廷发;樊阿馨;王茜;张宇寒;潘晨光;郝建华 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学重庆创新中心;北京理工大学 |
| 主分类号： | G01J3/447 | 分类号： | G01J3/447;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 温子云 |
| 地址： | 401120 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习优化稀疏基的高光谱全偏振图像压缩重构方法，采用四分之一波片与具有线偏振特性的器件组合将图像成像于探测器，通过切换四分之一波片的快轴角度和/或具有线偏振特性的器件的透光轴角度实现不同的全偏振调制方式；采用该全偏振调制方式对任一波段的全偏振局部图像进行处理，获得压缩信息；采用粒子群算法优化稀疏基，优化后的稀疏基使得利用压缩信息重构的全偏振局部图像逼近其原图像。应用时，采用上述全偏振调制方式对高光谱全偏振图像进行偏振调制，获得压缩信息，并利用优化稀疏基获得重构的高光谱全偏振图像。采用本发明能够实现高光谱图像四个斯托克斯参量的重构，提高四个斯托克斯参量的重构精度。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 优化 稀疏 光谱 偏振 图像 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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