[发明专利]一种适应曝光变化的深度学习光谱重建方法及系统有效
| 申请号： | 202211248607.2 | 申请日： | 2022-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN115601611B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 梁金星;周景;辛磊;左传;刘安平;胡新荣;彭涛 | 申请（专利权）人： | 武汉纺织大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430073 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种适应曝光变化的深度学习光谱重建方法及系统，首先收集现有公开的多光谱图像数据集，并以数码相机理论成像模型为基础，计算每幅多光谱图像对应的raw格式数字图像，得到包含成对数据的完整样本集。然后构建深度学习模型框架，在模型训练时，通过对输入的raw格式数字图像的任一列像素点随机乘以一个曝光调整系数，使模型能够适应不同曝光水平的图像，并对重建的多光谱乘以曝光调整系数的倒数，从而完成重建多光谱的幅值校正。利用训练样本集对模型进行训练，并利用验证样本集对模型进行调参，计算验证样本集的光谱重建误差，直至验证样本集光谱重建误差达到收敛状态，完成模型训练，得到适应曝光变化的深度学习光谱重建模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 适应 曝光 变化 深度 学习 光谱 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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