[发明专利]一种深度学习解色散模糊的高光谱成像方法有效
| 申请号： | 202110243400.5 | 申请日： | 2021-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN113008371B | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 曹汛;张理清;华夏;黄烨;王漱明;徐挺 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G01J3/28 | 分类号： | G01J3/28;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 江苏法德东恒律师事务所 32305 | 代理人： | 李媛媛 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种深度学习解色散模糊的高光谱成像方法。该方法的步骤是：S1，采集高精度光谱数据和色散RGB数据；S2，制备卷积神经网络训练数据集；S3，构建解色散模糊的卷积神经网络，该网络采用三维卷积核，且多个尺度的卷积核并列；卷积神经网络的输入是色散RGB数据，输出是重建高光谱数据；S4，利用S3构建的卷积神经网络，通过反向传播算法训练网络从色散RGB数据重建出高精度光谱数据的能力；S5，经多次迭代，选择训练得到的最优模型对测试集中的色散RGB数据直接解色散模糊得到高光谱数据。本发明利用深度学习卷积神经网络解色散模糊，实现高光谱重建工作，在保证重建精度的前提下大大提高了光谱重建速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 色散 模糊 光谱 成像 方法 | ||
【主权项】：
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