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[发明专利]一种高光谱激光雷达系统及其测量方法-CN202310812791.7在审
发明人：高晓惠;石兴春;周安安;胡炳樑;李海巍;雷佳鑫 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01S17/10 文献下载
摘要：本发明涉及高光谱激光雷达，具体涉及一种高光谱激光雷达系统及其测量方法，解决了现有高光谱激光雷达探测的谱段少、信噪比低、难以实现所有光谱通道数据完全采集的技术问题。本发明提供的高光谱激光雷达系统通过水平位移平台带动图像探测器进行水平方向上的位移，实现水平方向上各个待测列目标的图谱数据获取；通过垂直位移平台带动APD系统进行垂直方向上的位移，实现与图像探测器对应的线视场所有像元的距离信息获取；之后将图像探测器的每一个像元图谱数据与对应像元距离信息进行融合，在得到距离信息的同时获得高信噪比的高光谱图像，实现所有高光谱通道激光雷达数据的完全采集。本发明还提供一种高光谱激光雷达系统的测量方法。
一种光谱激光雷达系统及其测量方法

[发明专利]基于无人机载面阵影像的高光谱航带几何校正方法及系统-CN202310387468.X在审
发明人： 李海巍;王卓;宋丽瑶;陈铁桥;陈军宇;张耿;李思远 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于无人机载面阵影像的高光谱航带几何校正方法及系统，主要解决现有多条航带高光谱线阵影像拼接的流程较为复杂，对于大体量的多航带高光谱线阵影像拼接效率较低，且极为消耗计算资源；并且拼接后的光谱信息容易丢失、质量较差的技术问题。该系统包括高光谱成像仪、多光谱成像仪，以及处理器；所述高光谱成像仪和多光谱成像仪同光轴安装于无人机的机载平台上；所述处理器的输入端分别与高光谱成像仪和多光谱成像仪的输出端连接，用于对高光谱成像仪和多光谱成像仪输出的多光谱框幅式影像和多航带高光谱线阵影像进行处理。
基于无人机载影像光谱几何校正方法系统

[发明专利]考虑光照的无人机载线阵高光谱BRDF快速构建方法及系统-CN202310387479.8在审
发明人： 李海巍;王卓;宋丽瑶;杨起;陈铁桥;张耿;李思远 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑光照的无人机载线阵高光谱BRDF快速构建方法及系统，主要解决现有BRDF采集方法存在采集到的BRDF数据维度丰富性不高、难以保证数据的连续性，且很少考虑光照变化对数据的影响，对于复杂环境的BRDF采集和构建效率较低的技术问题。该系统包括高光谱成像仪、大气下行辐照度测量装置和校正定标组件；所述高光谱成像仪用于安装在无人机上，获取目标采集区域的BRDF数据；所述大气下行辐照度测量装置用于设置在地面上，获取光照随时间变化数据；所述校正定标组件设置于目标采集区域处，用于采集校正定标数据。
考虑光照无人机载线阵高光谱 brdf 快速构建方法系统

[发明专利]一种基于数字微镜阵列DMD的光谱展宽方法及装置-CN201810470175.7有效
发明人：严强强;魏儒义;吴银花;李海巍;陈莎莎;于建东 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明属于天文光学观测领域，特别涉及一种基于数字微镜阵列DMD的光谱展宽方法及装置。首先，将目标光谱色散至数字微镜阵列DMD行或列方向上，DMD行或列方向与探测器行或列方向一致；其次，通过数字微镜阵列DMD将沿探测器行像元或列像元色散的光谱按照不同谱段切割并反射至同一平面的不同位置，实现光谱展宽；再次，将分割后的不同谱段压缩准直，进入干涉模块获得干涉条纹；最后，将干涉条纹沿探测器行或列方向进行二次色散实现高精度分光，获得高分辨光谱干涉条纹。在避免交叉色散引起的条纹弯曲和对比度下降等问题的同时实现了探测系统的光谱展宽，并且解决了像切分器展宽方法在多目标探测情况下，光谱窄带切分时反射面不在同一像平面的问题。
一种基于数字阵列 dmd 光谱展宽方法装置

[发明专利]一种遥感场景下的地面目标真实感仿真方法-CN202010739484.7有效
发明人： 李海巍;陈军宇;张耿;陈铁桥;王爽;胡炳樑 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种遥感场景下的地面目标真实感仿真方法，解决现有遥感数据模拟在遥感地面空间模拟阶段下存在二维空间纹理信息不足，以及三维建模的复杂性问题。该方法包括：1)输入模拟参数；2)选择目标生成网络；3)根据选择的生成模型自适应生成场景目标；4)对生成的遥感目标进行显著性分割，提取相应的掩膜；5)根据输入的参数对生成的遥感目标和提取的掩膜进行尺度变换以及方向旋转；6)将步骤5)中的遥感目标以及目标掩膜结合遥感背景场景进行泊松融合；7)根据输入时间以及气候参数进行气候特征映射；8)输出最终真实场景下虚拟目标的仿真结果。
一种遥感场景地面目标真实感仿真方法

[发明专利]一种能够自动纠错反馈的光学跨网通信方法-CN202310012843.2在审
发明人：韩征;姜建功;王胜胜;李海巍 -专利权人：江苏意源科技有限公司
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种能够自动纠错反馈的光学跨网通信方法，涉及跨网通信技术领域，用于解决现有技术中的通过跨网通信设备进行跨网通信时，在无人值守环境下，跨网通信设备容易发生故障导致传输误码的问题。包括如下步骤：信息发送端将需要发送的有效信息进行运算，生成相应的CRC校验码；有效信息和其生成的CRC校验码共同编码，生成光学QR码；显示模块显示；信息接收端通过扫描模块对光学QR码识别扫描，分离出有效信息和CRC校验码，并进行校验运算；如校验无误，则向信息发送端反馈红外信号；如校验出错，则不向信息发送端反馈红外信号，于是信息发送端重新发送有效信息及其CRC校验码；由此实现了能够自动纠错反馈的光学跨网通信。
一种能够自动纠错反馈光学网通方法

[发明专利]时空联合调制光场光谱成像系统及方法-CN201810469640.5有效
发明人：严强强;胡炳樑;王爽;吴银花;王帅;李海巍 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2018-05-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本发明属于光谱成像技术领域，涉及一种时空联合调制光场光谱成像系统及方法。包括沿光路依次设置的物镜镜头、滤光片调制模块、空间光调制器及探测器，还包括空间光调制器控制电路、微机模块及图像处理模块；经过滤光片后的不同谱段的光线在一次像面汇聚，成像在空间光调制器面上；对成像在空间光调制器面上的图像进行空间调制，空间调制后将特定位置的光谱信息反射至探测器面，得到一次像面的空间光场信息和光谱信息；通过时空联合调制，对空间光调制器中的微反射镜依次进行多次编码，获得不同编码图像；数据处理后得到获得目标的高空间分辨率图像和高空间采样对应的光谱信息。解决了光场光谱成像技术存在的空间分辨率低或光谱信息缺失的问题。
时空联合调制光谱成像系统方法

[发明专利]基于场景先验的遥感图像增强方法-CN201911101943.2有效
发明人：陈铁桥;李海巍;苏秀琴;刘佳;王爽;张耿;王一豪 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2019-11-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像处理领域，涉及一种基于场景先验的遥感图像增强方法，其主要步骤包括：1、从遥感影像数据中人工挑选各类场景高质量遥感图像，统计图像的多尺度特征；2、利用卷积神经网络对遥感图像数据进行场景分类训练得到稳定的场景分类器，利用场景分类器获得待增强图像的场景；3、利用同场景高质量遥感图像的多尺度特征作为约束条件对待增强图像进行增强，以提高图像质量。该方法可显著增强不同场景下的遥感图像，避免现有图像增强方法在不同场景下增强效果不稳定的缺点。
基于场景先验遥感图像增强方法

[发明专利]基于无监督光谱解混神经网络的高光谱图像变化检测方法-CN202211683132.X在审
发明人：胡炳樑;刘松;李海巍;陈军宇;张耿 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明为解决现有无监督变化检测算法主要是基于光谱的代数变换和光谱解混存在对具有混合像元的高光谱数据中表现不佳和适用性限制较大的技术问题，而提供一种基于无监督光谱解混神经网络的高光谱图像变化检测方法。包括以下步骤：1、对两个不同时相的高光谱图像进行切分与混合，得到高光谱图像块数据，将其作为训练数据集；2、构建光谱解混网络，生成带有图像特征的端元矩阵和丰度矩阵；3、根据端元矩阵和丰度矩阵重构高光谱图像块数据，选择重构误差训练光谱解混网络；4、基于完成训练的光谱解混网络，根据丰度矩阵生成模块输出的丰度矩阵生成变化灰度图；5、利用阈值分割算法对变化灰度图二值化，得到最终高光谱图像变化检测结果。
基于监督光谱神经网络图像变化检测方法

[发明专利]多光谱地面观测装置全景正射影像生成方法、程序产品-CN202211327058.8在审
发明人：王一豪;李海巍;陈铁桥;宋丽瑶;刘松;陈军宇 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明属于一种全景正射影像生成方法，为解决目前的、天、地一体化遥感监测手段中，地面多光谱相机对于单幅多光谱遥感影像很难对观测目标精确定位，使得空、天、地一体化遥感监测能力受到制约的技术问题，提供一种多光谱地面观测装置全景正射影像生成方法、计算机程序产品，将多光谱地面观测装置采集的多幅不同角度的原始观测影像，经过投影变换生成俯视视角下的全景正射影像，解决了单幅多光谱原始影像观测范围小且观测角度不统一的问题，生成的全景正射影像可以直观的展现观测区域与观测范围，为感兴趣观测目标空间精准定位提供基础，为空、天、地一体化遥感观测提供支撑。
光谱地面观测装置全景射影生成方法程序产品

[发明专利]基于高斯函数典型关联分析的高光谱图像变化检测方法-CN202110162360.1有效
发明人：刘松;李海巍;张耿;陈军宇;王爽;胡炳樑 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像检测方法，具体涉及基于高斯函数典型关联分析的高光谱图像变化检测方法，以解决现有高光谱图像变化检测中，具有非线性关系的像素对导致的变化检测结果不理想的技术问题。本发明方法包括：通过高斯函数对两幅原始高光谱图像进行非线性变换；然后利用典型关联分析对非线性变换后的图像数据进行降维，得到光谱数据的典型变量；接着计算两幅图像的典型变量的欧式距离，得到典型变量距离图；另一方面，计算两幅图像原始光谱数据的欧式距离，得到权重图；并对权重图进行均值滤波，得到空间权重图；最后对典型变量距离图和空间权重图进行对应位置相乘，得到最终的变化检测结果。
基于函数典型关联分析光谱图像变化检测方法

[发明专利]一种基于光谱特性的遥感场景下自适应目标分割方法-CN202010737865.1有效
发明人： 李海巍;陈军宇;张耿;陈铁桥;王爽;胡炳樑 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于光谱特性的遥感场景下自适应目标分割方法，解决现有图像分割方法存在目标分割精度较低的问题，该方法提高了获取高分辨率遥感目标信息的精度，为遥感目标后处理提供了更多特征。该方法包括：1)输入遥感场景数据；2)对遥感场景数据进行高斯滤波；3)对滤波后的数据进行HSV空间转换；4)对滤波后的数据进行Lab空间转换；5)计算超像素分割区域个数；6)使用SLIC对Lab空间域的数据进行超像素分割；7)计算超像素分割后各个区域的HSV均值映射；8)使用k‑means++结合定义的距离度量函数进行二次聚类；9)计算最大类数；10)合并目标阴影区域；11)孔洞填充；12)输出遥感目标分割掩膜。
一种基于光谱特性遥感场景自适应目标分割方法

[发明专利]一种高数字动态目标模拟器及模拟方法-CN202210524674.6在审
发明人：严强强;李思远;李芸;李海巍 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G01S13/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种高数字动态目标模拟器及模拟方法。解决现有数字目标模拟器量化位数仅有8位，引起数字目标模拟器投射能量的动态范围不足和灵敏度较低，导致数字模拟器投射场景失真和投射场景受限的问题；目标模拟器包括光源模块、以及沿光源模块出射光路依次设置的第一准直模块、第一数字调制模块、聚光模块、第二准直模块、第二数字调制模块和投射接收模块；本发明还提出使用目标模拟器的模拟方法，该方法通过双DMD协同控制，对输入能量进行高动态量化调制，其中第一块DMD对输入能量进行不同动态范围的能量分解，第二块DMD实现对不同动态范围的投射辐射能量量化调制，综合实现高动态目标的投射。
一种数字动态目标模拟器模拟方法

[发明专利]一种基于双损失函数的高光谱图像开放性分类方法-CN202210295840.X有效
发明人：张耿;刘松;胡炳樑;傅頔;李海巍;陈军宇 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明为解决现有图像处理中高光谱图像开放性分类方法中大多采用的为针对图像级进行分类，不适用像素级的图像分类；或在分类处理过程中易受噪声和混合像元影响的技术问题，而提供了一种基于双损失函数的高光谱图像开放性分类方法。包括以下步骤：步骤1、对已知三维高光谱图像X和待测试三维高光谱图像S的每个像素分别取邻域块；步骤2、构造特征提取网络，利用高光谱图像X的邻域块数据及其相应的类别标签对特征提取网络进行训练；步骤3、获取相应类别数据的特征向量；步骤4、构造双损失函数分类网络，利用特征向量训练双损失函数分类网络；步骤5、利用双损失函数分类网络及预设的阈值对三维高光谱图像S的邻域块数据进行开放性分类。
一种基于损失函数光谱图像开放性分类方法

[发明专利]大孔径时空联合调制型干涉成像光谱仪的寄生像校正方法-CN202210237780.6在审
发明人：陈铁桥;刘佳;苏秀琴;冯向朋;张耿;王爽;李海巍;杨文涛;刘学斌;李思远;王一豪;刘杰 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于寄生像校正方法，为解决目前采用减光片对寄生像进行遮挡，来减弱寄生像对成像质量影响的方法，会降低能量利用率，在采用大孔径时空联合干涉成像光谱仪获取目标信息时，难以满足高能量、高信噪比需求的技术问题，提供一种大孔径时空联合调制型干涉成像光谱仪的寄生像校正方法，通过激光点和其对应寄生像的能量位置关系，能够准确确定干涉成像光谱仪的反射中心、反射系数和寄生像范围，进而使干涉成像光谱仪能够精准定位其图像的寄生像，然后，只需在图像中去除相应的寄生像，即可完成寄生像校正，为干涉成像光谱仪的寄生像校正提供了一种新的思路。
孔径时空联合调制干涉成像光谱仪寄生校正方法

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