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公开(公告)号：CN119090733A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410960505.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率多光谱视频成像方法及装置，本发明包括将低分辨率多光谱图像#imgabs0#和高分辨率全色图像#imgabs1#获取嵌入的低分辨率多光谱图像#imgabs2#和高分辨率全色图像#imgabs3#；将#imgabs4#通过结合#imgabs5#进行#imgabs6#级分析光谱和空间差异得到输出特征#imgabs7#；将#imgabs8#通过结合#imgabs9#进行#imgabs10#级分析空间和光谱差异以提取输出特征#imgabs11#；将特征#imgabs12#和#imgabs13#融合得到初始融合特征#imgabs14#，再利用解码器解码重建出最终的高分辨率多光谱图像。本发明旨在通过融合同一场景的不同传感器获得的全色视频和低空间分辨率的多光谱视频实现高分辨率多光谱视频的获取，提高检测效率和改善图像质量。
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公开(公告)号：CN113743001B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110930163.X
申请日：2021-08-13
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向光谱超分辨率重建的滤光片设计方法、滤光片及系统，本发明设计方法包括采用高光谱图像训练数据和滤光片响应参数优化模型来训练获得最优的滤光片响应参数的步骤，所述滤光片响应参数优化模型包括：滤光片响应曲线学习层，用于基于滤光片组响应参数模拟滤光片，并将高光谱图像训练数据中的高光谱图像样本生成对应的多通道图像；高光谱图像重构网络，用于从多通道图像重构获得重构后的高光谱图像。本发明基于滤光片响应曲线学习层、高光谱图像重构网络能够解决联合优化存在的超参数问题，实现滤光片组响应参数和高光谱图像重构网络同时达到最优，利用该方案成像硬件可给出更优的光谱恢复结果。
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公开(公告)号：CN116342455A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310614277.2
申请日：2023-05-29
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种多源图像高效融合方法、系统及介质，本发明方法包括针对由两个特征提取网络D和一个特征重建网络F构成的多源图像高效融合网络进行下述训练：将样本对的源图像与分别输入特征提取网络D提取高维图像特征与，拼接为融合特征再经特征融合网络F生成融合图像；将与分别输入至中间信息层Li生成权重与以引导计算根据权重融合图像与权重源图像之间的相似性设计的损失函数Loss的值以完成特征提取网络D和特征融合网络F的训练。本发明具有融合速度快、视觉效果好、纹理信息明显、结构保持度高、普适性强的优点。
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公开(公告)号：CN115880199B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310195183.6
申请日：2023-03-03
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/50 , G06V10/762 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种长波红外高光谱与多光谱图像融合方法、系统及介质，本发明方法包括将输入的长波高光谱图像Y(3)提取光谱基D；将输入的多光谱图像Z(3)进行聚类，根据聚类结构对空间系数矩阵C(3)进行相同聚类并将聚块拼接成张量，基于非局部相似性将预设的广义张量核范数引入为正则化项建立空间系数矩阵C(3)的求解模型，采用ADMM法优化求解得到空间系数矩阵C(3)；将光谱基D和空间系数矩阵C(3)融合，得到比长波高光谱图像Y(3)分辨率更高的长波红外高光谱图像X。本发明能够更好的获取张量不同模态之间的相关关系，使得融合获得长波红外高光谱图像的融合精度高、鲁棒性强。
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公开(公告)号：CN116071237A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310179342.3
申请日：2023-03-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于滤光片采样融合的视频高光谱成像方法、系统及介质，本发明包括获取RGB视频流和通过滤光片获得的滤波视频流，提取RGB图像帧I和滤波图像帧F；对RGB图像帧I上采样为浅层光谱特征图X0再光谱重构为细粒化特征图V；对滤波图像帧F滤波曲线优化得到高光谱图像X1；将细粒化特征图V、高光谱图像X1融合为构成高光谱视频流的高光谱图像帧X。本发明以RGB视频流和通过滤光片获得的滤波视频流进行视频高光谱融合成像，结合先进的深度学习技术充分挖掘RGB图像帧、滤波图像帧、高光谱图像帧三者之间的特征，能够实现对高光谱视频流的快速成像，可用于实现小体积的高空间分辨率的视频高光谱成像设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115700727A
公开(公告)日：2023-02-07
申请号：CN202310000353.0
申请日：2023-01-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自注意力机制的光谱超分辨率重建方法及系统，本发明包括对输入的RGB图像X进行特征提取得到空谱浅层特征，再输入多阶段光谱超分辨率重建网络MSCT得到重建高光谱图像H；多阶段光谱超分辨率重建网络MSCT由多个级联连接的单阶段光谱超分辨率重建网络SCT以及卷积操作模块连接构成，所述单阶段光谱超分辨率重建网络SCT包括依次相连的编码器模块、瓶颈模块和解码器模块构成的支路，以及连接在编码器模块和解码器模块之间的通道特征交叉融合模块CCT。本发明能够有效实现从高空间分辨率的RGB图像重建得到高空间分辨率的高光谱图像，具有模型轻量化、重建精度高和重建速度快的优点。
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公开(公告)号：CN115018750B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210941183.1
申请日：2022-08-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种中波红外高光谱及多光谱图像融合方法、系统及介质，本发明包括对输入的中波红外高光谱图像Y空间上采样得到上采样中波红外高光谱图像YU；将输入的中波红外多光谱图像Z与所述上采样中波红外高光谱图像YU按光谱维度拼接得到图像块C；提取图像块C的残差图像Xres；将残差图像Xres、上采样中波红外高光谱图像YU基于位置的像素值相加，得到融合后的中波红外高光谱图像X。本发明能够有效实现低分辨率的中波红外高光谱图像和高分辨率的中波红外多光谱图像融合得到高分辨率的中波红外高光谱图像，具有重构精度高、计算效率高、普适性和鲁棒性较强的优点。
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公开(公告)号：CN114998109A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210925152.7
申请日：2022-08-03
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双RGB图像融合的高光谱成像方法、系统及介质，本发明基于双RGB图像融合的高光谱成像方法包括：针对双RGB图像分别通过光谱通道上采样提取浅层特征，在通道维堆叠后再下采样得到高光谱图像H的空谱浅层特征H0；基于高光谱图像H的空谱浅层特征H0迭代求解高光谱图像H，且迭代求解为通过由光谱重构模块级联构成的深度卷积神经网络完成的，光谱重构模块由谱段注意力模块SAM和光谱响应曲线修正模块SCM构成。本发明能够将从不同传感器获取的高空间分辨率的RGB图像经过融合得到高空间分辨率的高光谱图像，具有成像精度高、分辨率高、融合成像速度快、成本低的优点。
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公开(公告)号：CN119251068B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411760944.9
申请日：2024-12-03
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/50 , G06T3/4007 , G06T3/4053 , G01J3/28 , G01J3/02
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率高光谱视频融合成像装置与方法，本发明高分辨率高光谱视频融合成像装置包括镜头、分光器件和多个成像芯片，所述多个成像芯片包括全色CCD芯片黑至少一个像元级马赛克镀膜CCD芯片，所述镜头捕获目标的反射光线后经过分光器件分为多束，并分别通过多个成像芯片接收并转换为电信号；本发明成像方法包括将高分辨率全色图像Y与低分辨率高光谱图像X融合的问题转换为估计光谱子空间D及其子空间系数矩阵C的问题以实现对高分辨率高光谱图像的融合成像。本发明旨在解决高分辨率高光谱图像实现难、成本高的问题，降低高光谱图像获取成本，提高获取效率。
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公开(公告)号：CN116433551A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310696883.3
申请日：2023-06-13
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双光路RGB融合的高分辨率高光谱成像方法及装置，本发明方法包括：将针对同一场景两个光路的RGB图像进行融合得到融合图像；对时间步从最大时间步数T开始进行逆序均匀采样；首先计算时间步为最大时间步数T时的加噪高频信息；然后针对每一个时间步，根据时间步的加噪高频信息求解时间步的加噪高频信息直至时获得无噪高频信息；最终将融合图像和无噪高频信息相加得到高光谱图像。本发明旨在针对同一场景两个光路的RGB图像获得高分辨率的高光谱图像，从而显著提升高光谱图像的获取精度，大幅降低高光谱图像的获取成本。
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