[发明专利]基于自注意力和深度卷积并行的高光谱重建方法在审
| 申请号： | 202310926894.6 | 申请日： | 2023-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN116665063A | 公开（公告）日： | 2023-08-29 |
| 发明（设计）人： | 黄凯宣;黄俊茹;孙玉宝 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210044 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自注意力和深度卷积并行的高光谱重建方法，属于计算机视觉图像处理技术领域。包括以下步骤：在编码阶段，利用CASSI光学系统进行压缩采样得到二维测量值，再经过反转色散过程，获得初始化信号；解码阶段，采用本方法提出的基于transformer和CNN并行架构的重建算法将2D压缩图像重建为3D高光谱图像，通过训练网络学习二维压缩测量数据到原始数据的逆变换，进一步使用训练好的模型重建压缩感知高光谱图像，实现了压缩感知高光谱图像的快速、精确重建，与传统迭代重建算法相比，在重建质量上有所提高，并且在重建高光谱数据上的计算时间上有显著提高，远快于传统算法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 深度 卷积 并行 光谱 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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