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[发明专利]多特征多级别的可见光与高光谱图像高精度配准方法-CN201210251856.7有效
发明人：张秀玲;霍春雷;江碧涛;潘春洪;余晓刚;杜鹃;常民;蔡琳 -专利权人：北京市遥感信息研究所;中国科学院自动化研究所
申请日： 2012-07-19 - 公布日： 2012-11-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种可见光图像与高光谱图像的配准方法，包括对可见光图像进行多尺度分解，形成低分辨率的可见光图像；根据高光谱图像生成高光谱图像显著波段图像；在低分辨率可见光图像和高光谱图像显著波段图像上提取SIFT特征、多尺度角点特征和面点特征，匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对求取变换模型；在每层可见光图像和高光谱图像显著波段图像上利用上一层配准的变换模型作为该层的初始变换模型，进行基于图像块对的多尺度角点特征、面点特征提取，根据初始变换和多尺度角点特征、面点特征集合利用迭代重加权最小二乘法选择变换类型并求取变换参数；根据所述变换模型对高光谱图像进行变换，得到变换后的高光谱图像。
特征多级别的可见光光谱图像高精度方法

[发明专利]一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备和存储介质-CN202111602641.0在审
发明人：鲁继文;周杰;汪诚琨;郑文钊 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提出一种高光谱图像分类方法、装置、电子设备和存储介质，属于计算机视觉与航空遥感技术。其中，所述方法包括：将待分类的高光谱图像输入预设的卷积神经网络，得到所述高光谱图像的图像特征；利用所述图像特征，根据预设的均值网络，得到所述图像特征对应的均值矩阵；根据所述均值矩阵，计算所述高光谱图像对应各类别的概率值，将所述概率值的最大值对应的类别作为所述高光谱图像的分类结果。本公开解决现有的同时考虑空间维度和光谱维度的高光谱图像分类方法中，在利用空间近邻信息来降低光谱维度不确定性影响的同时，引入了近邻像素的标签不确定性的问题，减少空间中标签不确定性对图像分类的不利影响，得到更为准确的分类结果
一种光谱图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]高光谱图像分类方法、装置、设备及存储介质-CN202111341226.4在审
发明人：杜博;杨佳琪;张良培;武辰 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像分类方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取原始高光谱遥感图像的光谱特征和空间特征；根据光谱特征获得候选光谱向量，根据空间特征获得多尺度特征，将候选光谱向量和多尺度特征进行特征融合补偿，获得光谱空间联合特征；根据光谱空间联合特征对原始高光谱遥感图像进行分类，获得图像分类结果；能够有效挖掘丰富的光谱特征，通过增强光谱空间信息的关联，提高了分类性能，既顾及图像全局空间分布，又不损失细节信息，实现高光谱遥感图像内覆盖范围广的大尺度地物和形状狭窄细微的小尺度地物的同时提取，保持内部地物连续性，减少了过平滑现象，平衡光谱域和空间域的贡献，从而实现更高精度地物识别与分类。
光谱图像分类方法装置设备存储介质

[发明专利]高分辨率多光谱图像捕捉-CN201180071639.3有效
发明人： S·S·林;X·童;X·曹 -专利权人：微软公司
申请日： 2011-06-15 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： H04N9/09 文献下载
摘要：使用混合相机工具可以捕捉高分辨率多光谱图像，而不必牺牲分辨率以换取光谱精确度。高分辨率多光谱图像的捕捉可以包括：基于入射光的一部分形成高空间分辨率图像；以及基于入射光的另一部分生成包括多光谱样本的高光谱分辨率图像。然后，通过将高空间分辨率图像与高光谱分辨率图像合并来合成高辨率多光谱图像。
高分辨率光谱图像捕捉

[发明专利]一种高光谱采集系统的光谱提取方法及装置-CN202011223794.X有效
发明人：蔡惠明;李长流;倪轲娜 -专利权人：南京诺源医疗器械有限公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01J3/12 文献下载
摘要：本发明实施例公开了光谱处理技术领域的一种高光谱采集系统的光谱提取方法及装置。本发明的高光谱采集系统的光谱提取方法，包括如下步骤：S1、扫描光谱图像，查询光谱图像中各色彩位置所对应的顺序编码信息；S2、提取顺序编码进行该光谱图像的云端编号存储；S3、输入指定的光谱编号，调取该编号的顺序编码，根据该顺序编码对其顺序色彩图像提取，并合成光谱图像进行显示。本发明通过在对光谱图像采集时，通过识别光谱图像中的色彩编码，并将光谱图像的各位置色彩按照编码顺序存储，在查询光谱图像时，通过输入光谱编号，可以直接合成出色彩图像，从而实现了编码与光谱图像之间的相互转换。
一种光谱采集系统提取方法装置

[发明专利]一种基于四色定理的高光谱图像空谱结合分类方法-CN201811156921.1有效
发明人：李昌利;平学伟;吴红心 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于四色定理的高光谱图像空谱结合分类方法，利用SVM直接在高光谱图像谱域得到初始的粗略分类结果，进而利用四色定理挖掘高光谱图像的空间信息得到分类概率图矩阵s；对高光谱图像进行分割和边缘提取后，分别利用四色定理挖掘高光谱图像的空间信息得到分类概率图矩阵r和t；将分类概率图矩阵r、s和t按元素相乘，得到最终的分类概率图矩阵p，对分类概率图矩阵p进行极大似然类别判决，得到最终的分类结果。本发明利用四色定理将高光谱图像的空域信息挖掘出来，并与谱域信息相结合，提出一种空谱结合的高光谱图像分类方法，该方法简单而高效，极大地提高了高光谱图像分类精度。
一种基于定理光谱图像结合分类方法

[发明专利]一种基于图像融合的多光谱多路成像方法及系统-CN202310386925.3在审
发明人：杨晓丽;马晓鹏;于德新;齐亚飞;李帅 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像融合的多光谱多路成像方法，该方法包括以下步骤：S1、利用光谱相机采集待测物体的多波段的多光谱图像及高光谱图像；S2、对所述多光谱图像进行有效特征提取与筛选，得到有效光谱图像；S3、利用HIS算法将所述有效光谱图像进行融合得到高频多光谱图像；S4、将所述高频多光谱图像与所述高光谱图像进行融合得到融合图像；本发明还公开了一种基于图像融合的多光谱多路成像系统。本发明通过获取不同波段的多光谱图像并进行有效特征提取与筛选，能够更好的反映出医用多光谱图像所需要的光谱信息，从而既能保证成像质量，也能有效提高成像效率。
一种基于图像融合光谱成像方法系统

[发明专利]高光谱图像的空间－光谱信息协同提高分辨率的方法-CN200710144449.5无效
发明人：张钧萍;张晔;谷延锋;邹斌;王立国;陈浩 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2007-10-16 - 公布日： 2008-03-12 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：高光谱图像的空间－光谱信息协同提高分辨率的方法，它涉及利用高光谱图像信息提高空间分辨率的方法。它解决了现有高光谱图像处理中存在的不能充分利用空间信息和光谱信息以改善图像分辨率的问题。本发明步骤为：一、输入高光谱图像数据；A.空间信息提取；A一.特征波段选择；A二.空间局部分析及判断；B.光谱信息提取；B一.光谱端元提取；B二.混合像元分解；二.空－谱协同超分辨；三.得到分辨率提高的高光谱图像本发明突破图像获取时的空间分辨率极限；利用支持向量机解混和局域空间相关性进行空间－光谱信息协同技术提高高光谱图像的空间分辨率，可极大提高目标的探测和定位能力，突破图像获取手段的限制，弥补硬件的不足。
光谱图像空间信息协同提高分辨率方法

[发明专利]低分辨率高光谱图像处理方法、装置、计算机程序产品-CN202211099570.1在审
发明人：李肯立;吴一鸣;曹嵘晖;周旭;段明星;谭光华 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种低分辨率高光谱图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取低分辨率高光谱图像的各分组图像的浅层特征，基于处理网络分别对各分组图像的浅层特征进行处理，并将各分组图像的浅层特征与处理后的各分组图像的浅层特征进行像素相加处理，得到各分组图像的全局深层特征；处理网络包括多个自注意力机制模型；对各分组图像的全局深层特征分别进行亚像素卷积处理，并将亚像素卷积处理后的各分组图像的全局深层特征进行第一卷积处理和级联处理后得到低分辨率高光谱图像的光谱特征，根据低分辨率高光谱图像的光谱特征，得到与低分辨率高光谱图像对应的高分辨率高光谱图像。
分辨率光谱图像处理方法装置计算机程序产品

[发明专利]基于变分自编码网络的高光谱图像目标检测方法-CN201910298153.1有效
发明人：谢卫莹;尹雅平;雷杰;阳健;李云松 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于变分自编码网络的高光谱图像目标检测方法，主要解决现有技术中存在的检测精度较低的技术问题，包括如下步骤：获取待检测高光谱图像及待检测目标的真实光谱向量；构建变分自编码网络，并对其进行训练；获取待检测高光谱图像的特征图；计算每个特征图中最大像素值所在位置在待检测高光谱图像中对应的光谱向量；计算每个光谱向量与真实光谱向量的光谱角；获取融合图像；获取待检测高光谱图像的初始检测图像；获取待检测高光谱图像的最终检测目标本发明能够降低高光谱图像中的频带干扰，减少冗余信息，更好地区分高光谱图像中的目标和复杂的背景，提高了目标点的检测精度，同时降低了数据处理的复杂度。
基于编码网络光谱图像目标检测方法

[发明专利]基于空谱卷积核的高光谱图像分类方法、存储介质及设备-CN202010560570.1有效
发明人：马文萍;马昊翔;朱浩;武越;焦李成;马梦茹;李亚婷 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空谱卷积核的高光谱图像分类方法、存储介质及设备，输入一个三维立方体高光谱图像；对高光谱图像数据集划分；对高光谱图像数据进行SLIC超像素分割，提取空间卷积核；提取光谱卷积核；将空间卷积核和光谱卷积核经多次卷积操作构成空谱卷积核预训练网络；将预训练网络的输出特征图输入监督训练网络中进行训练，训练完毕后得到级联监督训练网络，网络输出特征经由softmax函数实现图像分类。本发明能更有效的利用图像自身特征，实现高光谱图像的快速、高准确率分类。
基于卷积光谱图像分类方法存储介质设备

[发明专利]高光谱图像分类装置与方法-CN201610571286.8有效
发明人：李树涛;卢婷;康旭东;方乐缘 -专利权人：湖南大学
申请日： 2016-07-20 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种高光谱图像分类装置与方法，涉及图像处理领域。所述高光谱分类图像方法通过提取一高光谱图像的像素级结构特征向量、亚像素级光谱混合特征向量以及超像素级空谱相似性特征向量；依据像素级结构特征向量、亚像素级光谱混合特征向量以及超像素级空谱相似性特征向量利用支持向量机对高光谱图像分别进行逐像素类别估计，从而获得三个分类概率矩阵；依据类别标签、预设的调节因子以及三个分类概率矩阵获得的联合分类概率矩阵构造能量函数，求取能量函数的最小值，从而获得分类结果图像矩阵。本发明提供的高光谱图像分类装置与方法，可提升对高光谱图像的平滑区域的分类精度，又能降低对高光谱图像的结构纹理密集区域的误分类情况。
光谱图像分类装置方法

[发明专利]基于卷积网络的高光谱图像超分辨处理方法-CN201811261452.X有效
发明人：陈渤;刘莹;王正珏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积网络的高光谱图像超分辨处理方法，主要解决现有技术生成的高分辨高光谱图像分辨率较低的问题，其实现方案是：首先将采集到的低分辨高光谱图像与高分辨多光谱图像构成训练样本和测试样本；然后构建由推理子网络和生成子网络组成的卷积网络；用训练样本去训练卷积网络，并通过最大化低分辨高光谱图像与高分辨多光谱图像的联合似然函数，得到近似分布和真实分布相似度最高的卷积网络；最后将测试样本输入到训练后的卷积网络中，对生成的高分辨高光谱图像进行优化处理，得到最终的高分辨高光谱图像。本发明通过利用深层的卷积神经网络，提高了生成高分辨高光谱图像的分辨率，可用于医疗诊断、遥感、计算机视觉和监视。
基于卷积网络光谱图像分辨处理方法

[发明专利]一种单曝光压缩高光谱成像系统及方法-CN202310199441.8在审
发明人：罗婷;王理顺;刘星;袁鑫 -专利权人：西湖大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本公开涉及一种单曝光压缩高光谱成像系统及方法。该系统包括：第一成像元件，其形成目标场景的第一光谱图像；孔径光阑，其限制第一光谱图像的尺寸；编码孔径，其对第一光谱图像进行编码调制；光栅色散元件，其对编码调制后的光信号进行色散；第二成像元件，其收集编码调制和色散后的光信号，形成对应多个光谱通道的多个第二光谱图像；以及二维探测器，其测量得到多个第二光谱图像进行叠加后的压缩测量结果；以及处理器，其利用基于Transformer模块的Unet神经网络重建目标场景的高光谱图像。由此，可以通过单次曝光测量还原出目标场景的三维高光谱图像，数据量小，压缩比高，重建速度快，图像质量高，光谱分辨率高，且光谱分辨率在所测量光谱范围内均匀。
一种曝光压缩光谱成像系统方法

[发明专利]快照式高光谱成像方法、装置及重建方法、系统和介质-CN202211673651.8在审
发明人：李树涛;郭安静 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种快照式高光谱成像方法、装置及重建方法、系统和介质，本发明的快照式高光谱成像方法包括将包含多波段的光束按照通道进行随机采样得到大小为w×h×c的部分通道高光谱图像；本发明的高光谱图像重建方法包括将该部分通道高光谱图像的坐标进行傅里叶特征映射得到位置特征矢量再训练隐式神经网络以建立坐标、光谱值的映射，然后针对N‑c个通道的坐标利用隐式神经网络获得对应的光谱值，并与部分通道高光谱图像合并得到N通道的高光谱图像。本发明旨在解决现有高光谱成像方案空间分辨率低、提升极其困难且成本较高的问题，可有效降低获取高光谱图像的成像成本。
快照光谱成像方法装置重建系统介质