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公开(公告)号：CN112781728B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011610708.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 本发明公开了精确求解结合压缩感知的全偏振高光谱成像方法，能够通过特定的两次全偏振调制，精确求解第一个斯托克斯参量，并据此提高后三个斯托克斯参量的重构精度，从而仅需一步重构用时；本发明利用四分之一波片、线偏振片和液晶可调滤波器组合实现全偏振调制和高光谱成像，固定四分之一波片的快轴角度和液晶可调滤波器的入射面线偏振角度，通过选取线偏振片的线偏振角度依次为45度和135度，获得两种全偏振调制，实现了偏振调制的最大自由度，且特定的调制方式简便灵活。
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公开(公告)号：CN114965293A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210504116.3
申请日：2022-05-10
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种偏振光谱特征融合的水中氨氮检测方法，用于偏振光谱特征融合系统，系统包括光源、反射镜、四分之一波片、线偏振片、光纤透镜和光纤光谱仪；方法包括：C1：通过系统基于目标水样，采集偏振调制光谱；C2：解调目标水样反射光波的四个斯托克斯参量光谱；C3：选取不同数量的偏振调制光谱和斯托克斯参量光谱分别进行光谱特征融合；C4：基于氨氮浓度不同的目标水样的特征融合光谱，进行光谱分类。本发明实现了基于偏振特征融合光谱检测水中氨氮，通过光与物质之间的相互作用，无需使用辅助试剂，准确的检测水中氨氮浓度。
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公开(公告)号：CN112781728A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202011610708.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
IPC: G01J4/00
Abstract: 本发明公开了精确求解结合压缩感知的全偏振高光谱成像方法，能够通过特定的两次全偏振调制，精确求解第一个斯托克斯参量，并据此提高后三个斯托克斯参量的重构精度，从而仅需一步重构用时；本发明利用四分之一波片、线偏振片和液晶可调滤波器组合实现全偏振调制和高光谱成像，固定四分之一波片的快轴角度和液晶可调滤波器的入射面线偏振角度，通过选取线偏振片的线偏振角度依次为45度和135度，获得两种全偏振调制，实现了偏振调制的最大自由度，且特定的调制方式简便灵活。
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公开(公告)号：CN111007021A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911419436.3
申请日：2019-12-31
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的高光谱水质参数反演系统，该系统通过地面点光谱实测模块用于测量选定点处水体的高光谱数据；所述水质采集分析模块用于采集选定点处的水体样本并分析得到水质参数浓度；所述反演模型构建模块用于以所述全部光谱波段信息为输入，以水质参数浓度为输出，训练一维卷积神经网络的参数以拟合光谱波段信息与水质参数浓度间复杂的非线性关系；所述高光谱数据获取模块用于采集监测水域的高光谱遥感图像，并得到各点光谱波段的遥感反射率；所述水质参数反演模块用于以所述各点的光谱波段信息作为输入，反演得到监测水域中各点的水质参数浓度，同时该系统无需增加波段筛选子模块，充分利用所有波段信息。
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公开(公告)号：CN109447898B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN201811095176.4
申请日：2018-09-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06T9/00 , G06V10/762 , G06V10/77
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的高光谱超分辨计算成像系统，包括：液晶可调滤光器、空间编码模块、面阵探测器、压缩重构模块、超分辨模块；原始图像依次经液晶可调滤光器、空间编码模块后，由面阵探测器探测，获得空间、光谱维均压缩的高光谱数据；压缩重构模块，用于利用压缩感知的重构算法，对所述高光谱数据进行重构，获得恢复的低分辨率的高光谱图像；超分辨模块，用于利用高光谱图像的非局部自相似性，在不需要辅助高分辨率的RGB图像的情况下，仅从所述低分辨率的高光谱图像，恢复出高分辨率的高光谱图像。使用本发明能够降低数据采集端压力，同时该系统不需要增加额外光路就可实现高光谱图像的超分辨重构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116399821A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310355221.X
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明提供了基于反射式分光光度法的水中化学需氧量检测方法，涉及水质检测技术领域，采用反射式分光光度法系统发出光波并接收光波，方法具体步骤为：基于不同COD浓度的目标水样，通过反射式分光光度法系统，采集吸收光谱；对目标水样吸收光谱进行光谱预处理；对预处理后的目标水样吸收光谱进行特征波段筛选，选择特征波段；对不同COD浓度目标水样，特征筛选后的吸收光谱特征波段，使用偏最小二乘回归算法进行光谱回归分析。本发明基于反射式分光光度法检测水中COD，通过光与物质之间的相互作用，无需使用辅助试剂，准确的检测水中COD浓度。
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公开(公告)号：CN112229514A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011054740.5
申请日：2020-09-27
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明提供一种液晶高光谱计算成像系统的三维数据重构方法，搭建了一个适用于液晶高光谱计算成像系统的卷积神经网络，将计算成像系统获取的压缩观测结果和系统响应共同作为网络输入，经过多个隐藏层，最终输出重构后的高分辨率三维数据；其中，系统响应包括系统的空间响应和光谱响应，分别表示系统对入射场景的空间和光谱编码作用。本发明在卷积神经网络的框架下进行压缩观测数据的计算重构，同时考虑压缩数据和系统响应，在训练数据足够多的情况下，该网络可以适应不同的编码模板和各种类型的计算光谱成像系统，快速准确地获取重构后的三维数据。
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公开(公告)号：CN110081977B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201910428421.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的可调滤光器型高光谱成像仪及方法，通过在成像器件上设置电动平移台，通过计算控制模块调整成像器件的物距和像距，实现自动调焦，解决了传统压缩感知高光谱成像系统空间压缩比固定无法调节的问题；本发明采用了分束器将场景光谱分为两部分，经由两条不同的光路由两种谱段不同的LCTF分别采集，解决了LCTF在高光谱压缩感知成像领域成像谱段范围单一的问题；根据输入的压缩比，自动计算光路的基本参数并在电动位移台的协调下自动调整光路采用压缩感知理论与LCTF相结合，解决了传统LCTF高光谱成像中，空间分辨率受限于探测器的问题。
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公开(公告)号：CN110081977A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910428421.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01J3/28
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的可调滤光器型高光谱成像仪及方法，通过在成像器件上设置电动平移台，通过计算控制模块调整成像器件的物距和像距，实现自动调焦，解决了传统压缩感知高光谱成像系统空间压缩比固定无法调节的问题；本发明采用了分束器将场景光谱分为两部分，经由两条不同的光路由两种谱段不同的LCTF分别采集，解决了LCTF在高光谱压缩感知成像领域成像谱段范围单一的问题；根据输入的压缩比，自动计算光路的基本参数并在电动位移台的协调下自动调整光路采用压缩感知理论与LCTF相结合，解决了传统LCTF高光谱成像中，空间分辨率受限于探测器的问题。
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公开(公告)号：CN108955882B
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201810752547.5
申请日：2018-07-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于液晶高光谱计算成像系统的三维数据重构方法，该方法将液晶高光谱计算成像系统的成像过程进行建模，将面阵探测器上得到的光强分布进行离散表示，进而将液晶高光谱计算成像系统的数据获取过程转化为矩阵形式；采用压缩感知理论，可从少量的观测数据中重构出高分辨率的目标场景。
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