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[发明专利]一种用于茶叶外形品质检测的高光谱特征波段优化方法-CN201910189390.4有效
发明人：江辉;许唯栋;陈全胜 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-03-13 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于茶叶外形品质检测的高光谱特征波段优化方法，属于农业农产品无损检测与控制领域。该方法主要分为两个阶段，第一阶段是获取可见/近红外光谱数据，通过设计的FWCA算法筛选光谱特征波段，初步压缩高光谱图像数据；第二阶段是对初步压缩压缩后的高光谱图像数据进行PCA，进一步精细优化高光谱特征波段本发明解决了常规高光谱图像分析数据量大、共线性信息多、计算成本高等问题；具有提升数据压缩率、减少CPU处理时间及保证特征波段选择的稳定性等有益效果。
一种用于茶叶外形品质检测光谱特征波段优化方法

[实用新型]高光谱图像分割设备-CN201320077612.1有效
发明人：赵晋陵;张东彦;廖钦洪;杨小冬;杨浩;闫华 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2013-02-19 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种携带使用方便的高光谱图像分割设备。本实用新型高光谱图像分割设备包括移动存储器以及数据处理器；所述移动存储器用于存储高光谱图像分割系统；所述数据处理器用于与所述移动存储器连接、接收高光谱图像、运行所述高光谱图像分割系统以对所述高光谱图像进行图像分割、提取高光谱图像中目标地物的光谱值，具有结构简单，使用携带方便的优点。
光谱图像分割设备

[发明专利]基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统-CN201410821313.3在审
发明人：马佳义;马泳;黄珺 -专利权人：武汉大学
申请日： 2014-12-25 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统，进行投影变换，求解高光谱数据中各个波段所成图像的平均图像，计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征值矩阵，利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影，得到变换域中的三维数据；根据特征值矩阵选择降噪阈值；降噪，包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留，对阈值以外的变换域中的三维数据进行降噪处理；投影反变换，包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线性投影，重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中，对于空间域的相关性充分保护，很好地降低了高光谱数据的噪声量级，提高了高光谱数据的信噪比。
基于空间相关性光谱数据方法系统

[发明专利]基于高光谱数据的模型转移方法-CN201710053614.X在审
发明人：范静涛;庄超玮;张晶;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-01-24 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于高光谱数据的模型转移方法，包括以下步骤用主仪器、从仪器对样品进行光谱采集，对所有光谱数据进行预处理后，根据主仪器采集的光谱数据建立样品的分类预测模型；选取N组对应光谱数据作为转换数据集，建立光谱转移关系；根据光谱转移关系对从仪器采集的光谱数据进行校正；从校正后的从仪器的光谱数据中随机选择M个光谱数据作为训练样本，其余数据作为测试样本；根据前向选择算法，从n维光谱数据中挑选正确率最高的m维数据进行波段组合；根据机器学习方法对m维数据进行分类，以确定测试样本的类别，并计算测试数据的正确率。本发明可实现对不同仪器采集的光谱数据高准确率的分类预测，同时减少数据分类算法的处理时间。
基于光谱数据模型转移方法

[发明专利]基于低秩表示的高光谱图像波段选择方法-CN201510411250.9有效
发明人：张向荣;焦李成;韩超;冯婕;侯彪;白静;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-07-14 - 公布日： 2018-04-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低秩表示的高光谱图像波段选择方法，主要解决高光谱数据处理复杂度高，高光谱图像分类精度低的问题。其处理过程为(1)获取高光谱数据，并对数据进行归一化处理；(2)对处理后的高光谱数据进行低秩表示；(3)使用增强拉格朗日乘子法ALM求解低秩表示系数；(4)根据低秩表示系数对波段进行聚类；(5)从每个聚类中选择出代表性波段作为最终选择的波段本发明不仅去除波段之间的冗余信息，而且选择了包含信息量大的波段，选择的波段更有利于分类，提高了高光谱图像的分类精度，同时也降低了数据处理的复杂度，可用于高光谱数据的维数约减。
基于表示光谱图像波段选择方法

[发明专利]基于深度学习的高光谱影像分类方法-CN202110063969.3在审
发明人：杨新艳 -专利权人：苏州大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供基于深度学习的高光谱影像分类方法，涉及图像分类技术领域。该基于深度学习的高光谱影像分类方法，包括以下具体步骤：S1、获取高光谱遥感影像数据集，对数据集进行设定特征区间；S2、高光谱数据进行预处理，修正光谱数据的基线平移和偏移现象。本发明，通过利用深度学习的方法，将高光谱影像分类固定化、流程化以及简易化，高光谱影像分类时，只需要导入原始高光谱影像到训练模型中即可快速进行分类，在一定程度上简化了高光谱影像分类的难度，提升了图像分类的效率
基于深度学习光谱影像分类方法

[发明专利]基于显微高光谱的发光器件温度分布测量装置及测量方法-CN201811113037.X有效
发明人：吕毅军;金剑;徐云鑫;高玉琳;朱丽虹;郭自泉;林岳;陈国龙;陈忠 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G01K11/00 文献下载
摘要：基于显微高光谱的发光器件温度分布测量装置及测量方法，属于测试发光器件温度分布领域，包括控温台、驱动电源、控温电源、显微镜、高光谱仪和计算机；设置样品的初始温度，用驱动电源选择脉冲信号驱动样品；调节控温电源，改变控温台的温度，高光谱仪采集对应的温度点下样品的高光谱数据；计算机根据高光谱数据计算二维温度敏感系数矩阵；驱动电源调至恒压或恒流模式，用高光谱仪采集样品的高光谱数据；计算机用恒压或恒流模式下的高光谱数据计算质心波长，结合二维温度敏感系数矩阵得出样品表面二维温度分布；可以得到发光器件表面各个像素点的光谱图像，从而精确得出发光器件表面二维温度分布图，直观体现其表面温度变化趋势。
高光谱数据温度分布二维发光器件高光谱仪驱动电源发光器件表面测量装置恒流模式温度敏感系数矩阵高光谱恒压控温显微电源测量表面温度变化采集温度分布图光谱图像计算机用信号驱动选择脉冲样品表面温度点像素点计算机波长质心显微镜直观测试

[发明专利]一种基于高光谱的土壤重金属污染监测方法和装置-CN202310286847.X有效
发明人：宗继彪;王宇翔;王昊;周永伟;唐婷婷;廖通逵;周晓媛;李佳 -专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于高光谱的土壤重金属污染监测方法和装置，涉及土壤监测的技术领域，包括：获取样本区域的土壤重金属样本的样本参数和样本区域的无人机高光谱数据；基于样本参数和样本区域的无人机高光谱数据，对支持向量机模型进行训练，得到无人机高光谱重金属污染模型；基于样本区域的像素级土壤重金属污染监测结果、样本区域的卫星遥感高光谱数据和可见光RGB数据，对三通道卷积神经网络模型进行训练，得到卫星高光谱重金属反演模型；获取到待监测区域的卫星遥感高光谱数据和可见光RGB数据后，利用卫星高光谱重金属反演模型，确定重金属污染程度评级空间分布结果，解决了现有土壤重金属污染监测方法的成本较高的技术问题。
一种基于光谱土壤重金属污染监测方法装置

[发明专利]基于高光谱的污水成像方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310682480.3在审
发明人：谭志吾;邓先明 -专利权人：深圳市中科云驰环境科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱成像技术，揭露了一种基于高光谱的污水成像方法、系统、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取污水数据，对污水数据进行压缩感知处理，得到污水压缩数据；对污水压缩数据进行细节补偿，得到污水标准数据，并根据污水标准数据生成光谱曲线；对光谱曲线进行光谱定标，得到恢复曲线，并获取反射能量，根据反射能量及恢复曲线确定反射率数值；利用预设的高光谱根据污水标准数据、恢复曲线及反射率数值生成初始污水图像；对初始污水图像进行直方图均衡化处理本发明可以通过污水数据确定利用高光谱成像时的数据，从而提高生成污水图像的准确性。
基于光谱污水成像方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种三维编码的液晶高光谱计算成像测量装置与测量方法-CN201610920079.9有效
发明人：许廷发;王茜;张宇寒;徐畅;闫歌;苏楠楠;谭翠媚 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2017-11-28 - 主分类号： G01J3/02 文献下载
摘要：本发明的提供一种三维编码的液晶高光谱计算成像测量装置，包括前置透镜2、波段选择与分光模块3、空间编码模块4、准直透镜5、面阵探测器6、数据存储模块7、计算重构模块8；该测量仪基于三维编码，对物体的三维光谱数据，包括二维空间信息及一维光谱信息在随机编码信息下进行投影测量，在数据采集阶段即可对高光谱数据进行降维，得到选定中心波长的压缩高光谱数据。与传统的高光谱成像系统相比，本发明不仅在空间上实现了压缩采样，同时在数据采集阶段进行光谱选择，实现数据降维，避免了数据冗余，减少了数据量，提高了信息利用率，便于后端传输、存储。
一种三维编码液晶光谱计算成像测量装置测量方法

[发明专利]基于高光谱分辨率调整提升树种识别精度的方法及系统-CN202111316727.7有效
发明人：唐晓鹿;张磊;刘亮;罗新蕊;罗可;施月红;周湘山;周杰 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于高光谱分辨率调整提升树种识别精度的方法及系统，包括以下步骤：获取第一数据；获取第二数据；根据第二数据从第一数据中提取光谱数据；对光谱数据进行光谱特征分析；生成识别植被指数；降维处理生成预测变量；分类运算生成分类结；调整高光谱影像数据的空间分辨率；根据分类结果对预设区域内植物群落进行识别分类。本发明提高分类识别精度，降低预测变量的维度，解决高光谱数据冗余的问题，提高分类识别效率，并且采用对高光谱影像数据的空间分辨率控制的方式能进一步提升植物群落的监测识别精度，实现生态敏感区陆生植物群落的有效监测
基于光谱分辨率调整提升树种识别精度方法系统

[发明专利]基于双机通信的高光谱图像目标检测系统-CN201410557497.7在审
发明人：魏巍;张艳宁;严杭琦;张磊;李飞;王波波 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2014-10-20 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双机通信的高光谱图像目标检测系统，用于解决现有高光谱图像目标检测系统实用性差的技术问题。技术方案是包括数据采集单元、数据传输单元和数据处理单元。所述数据采集单元实现高光谱图像的数据采集，所述数据传输单元保证数据在传输过程不发生错误，所述数据处理单元完成对高光谱图像的目标检测并对结果加以显示。相较于传统基于单台计算机的高光谱图像目标检测系统，基于双机通信的高光谱图像目标检测系统利用工业控制计算机机箱背板的CPCI总线实现主控处理机和协处理机之间的数据通信；将计算量巨大的检测处理任务转移至协处理机执行，在进行高光谱图像目标检测时能应对多种任务时的处理能力，具有良好的可扩展性。
基于双机通信光谱图像目标检测系统

[发明专利]高光谱遥感数据鉴别特征提取方法-CN200910250850.6无效
发明人：黄鸿;李见为;马泽忠;冯海亮;何同弟;相入喜 -专利权人：重庆大学
申请日： 2009-12-30 - 公布日： 2010-07-07 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提供一种高光谱遥感数据鉴别特征提取方法，包括如下步骤：高光谱遥感图像数据读入计算机；将读入的高光谱遥感图像中每一个数据点根据其波段生成一个向量，从而整幅高光谱遥感图像构成一个矩阵，作为训练样本集；从训练样本集中选取部分数据点进行已知地物类别的标注，生成样本类别标签；在部分数据点的地物类别已知的前提下，通过训练样本集构建相似图和相异图来度量数据点的相似性与相异性；根据构建的相似图和相异图分别计算权重矩阵；计算局部相似结构矩阵和相异结构矩阵；通过目标优化函数计算投影矩阵；通过投影矩阵将高光谱遥感数据投影到低维嵌入空间，实现高光谱数据鉴别特征的提取。它有效解决高光谱数据中的本征流形结构和鉴别特征提取问题。
光谱遥感数据鉴别特征提取方法

[发明专利]基于显微高光谱的微生物活性检测方法和系统-CN202211312861.4在审
发明人：赵静;吴晨璐;郭金玲;马盼盼;胡雪婷 -专利权人：天津中医药大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G01N21/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于显微高光谱的微生物活性检测方法和系统，包括：获取待检测涂片的高光谱立方体数据；待检测涂片上包含待检测菌液；待检测菌液为待检测微生物的菌液；高光谱立方体数据包括多个通道下的高光谱图像；对高光谱立方体数据进行分割，提取单细胞立方体数据；对单细胞立方体数据进行感兴趣区域的光谱提取操作，得到多个感兴趣区域的特征光谱；对单细胞立方体数据进行图像特征提取操作，得到单细胞图像特征；将特征光谱和单细胞图像特征作为输入数据、
基于显微光谱微生物活性检测方法系统

[发明专利]一种针对高光谱图像的快速降维方法-CN202211432621.8在审
发明人：苏远超;白晋颖;蒋梦莹;李朋飞;刘英;杨军;郝希刘荣;刘乐 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对高光谱图像的快速降维方法，涉及高光谱数据处理领域，包括：首先根据相邻性，将高光谱图像转化为网状结构数据；然后通过可学习型迭代滤波器获取高光谱图像的局部相关性特征；再基于网状结构数据和高光谱图像的局部相关性特征建立无向图；最后利用流形几何聚合机制将无向图中的同类顶点进行汇聚，得到包含全局相关性特征的低纬度高光谱图像；本发明不但减少了数据维度，而且从局部到全局都保持了地物相关性特征，同时降低了存储负担，而且能提升地物分类的准确性，满足要应用高光谱数据却受限于存储负担的市场需求。
一种针对光谱图像快速方法