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[发明专利]颜色检测方法、装置及存储介质-CN202110336520.X在审
发明人：陈朝喜 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：所述方法包括：获取检测对象的初始光谱数据，将初始光谱数据与标准光谱数据库中的标准光谱数据进行匹配，以确定满足匹配条件的目标标准光谱数据，根据目标标准光谱数据，确定检测对象的颜色检测结果。
颜色检测方法装置存储介质

[发明专利]基于丰度图像锐化重构的高光谱遥感图像融合方法-CN202110256340.0有效
发明人：翁永玲;余泽鸿;范兴旺;沙月进;董利银 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于丰度图像锐化重构的高光谱遥感图像融合方法，通过采用ASD光谱仪在特定时段内实地测量各端元的野外光谱数据，从野外光谱数据中提取端元光谱数据，对第一Hyperion高光谱遥感图像数据空间重采样，得到第二高光谱重采样图像并与基准图像几何配准，依据各端元的野外光谱数据对配准后的第三高光谱重采样图像进行混合像元分解，按最小二乘原理解算得到各端元的第一丰度图像，将基准图像与第一丰度图像通过加权线性计算方法重构锐化的第二丰度图像，利用第二丰度图像及各端元的端元光谱数据计算融合图像，得到与全色波段空间分辨率相同的高光谱遥感图像，可以实现高光谱图像数据与全色波段数据的融合。
基于图像锐化光谱遥感融合方法

[发明专利]基于光频率反射技术的局部谱匹配方法、装置和存储介质-CN202210427443.3在审
发明人：彭新;张阳;闫野;王佳奇;王一帆 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于光频率反射技术的局部谱匹配方法、装置和存储介质，方法包括：输入参考光谱与测试光谱的S路和P路光谱，进行快速傅里叶变换；利用滑动窗截取变换的数据，对截取的数据进行补零和逆快速傅里叶变换；选取滑动窗内预定长度的参考光谱作为局部参考光谱；以N为步频逐次选取预定长度的局部测试光谱，计算局部测试光谱与局部参考光谱的距离；选取距离最小的M组距离数据对应的局部测量光谱，确定对应的M个起始数据点；选取M个起始数据点的邻域范围内的各起始数据点对应的局部测量光谱，通过距离计算获得最匹配的局部测量光谱的起始点；基于最匹配的局部测量光谱的起始点确定测试光谱的频谱漂移点数，并计算相应物理量的变化。
基于频率反射技术局部匹配方法装置存储介质

[发明专利]一种多光谱全要素特征的范式图嵌入方法-CN202310575724.8在审
发明人：邸江磊;江文隽;秦智坚;吴计;王萍;任振波;秦玉文 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明属于一种图像处理领域，公开了一种多光谱全要素特征的范式图嵌入方法，用来获取多光谱数据三个方面的特征图，具体步骤如下：首先将多光谱图像中的空间信息与光谱信息特征进行融合，然后将融合后的特征信息通过基于流形学习与空谱嵌入的方法进行数据特征的提取与降维将降维后的多光谱数据中的红外波段光谱数据、空间像素、光谱维度像素信息，分别利用红外光谱波段特征提取、空间超像素分割技术、光谱特征图邻接矩阵的构建等方法，得到光谱数据的物理特征图、空间特征图、光谱特征图，最终实现对于多光谱数据的全要素特征的范式图嵌入方法。该方法能够获取更多维度的特征信息，提升处理多光谱图像的模型能力。
一种光谱要素特征范式嵌入方法

[发明专利]一种基于机器学习的光谱测量质量判定方法-CN202211292083.7在审
发明人：郭春付;吴华希;石雅婷;李伟奇 -专利权人：武汉颐光科技有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的光谱测量质量判定方法，包括：对光谱的特征数据进行降维处理得到降维后光谱特征数据；生成包含多个降维后光谱特征数据的训练集，对训练集中的各个数据点进行聚类模型训练，得到聚类模型及其包含的各个聚类的中心点；对待测光谱的特征数据进行降维处理，基于聚类模型对待测光谱进行分类得到分类结果；基于待测光谱的分类结果对待测光谱的质量进行判定；将传统机器学习模型应用至光学精密测量领域，通过对数据的处理，在不需要光学模型的情况下即可对未知光谱和已知光谱的相似度进行判定，有效排除了光谱结构参数及噪声带来的异常光谱影响，从而可以对光谱测量质量进行分析。
一种基于机器学习光谱测量质量判定方法

[发明专利]基于波段不相似性的高光谱数据波段表征选择方法-CN201510523821.8有效
发明人：杨淑媛;冯志玺;刘红英;焦李成;王士刚;张凯;邢颖慧;李素静;周红静 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-08-24 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于波段不相似性的高光谱数据波段表征选择方法，主要解决现有高光谱波段选择时结构信息不能有效利用的问题。其步骤为：将输入的高光谱图像预处理为可操作的高光谱数据；构建高光谱波段之间的不相似矩阵；初始化概率表征矩阵；生成高光谱像元之间的相似度矩阵；计算高光谱波段的表征代价；构建高光谱像元的图保持正则项；构建目标函数本发明通过表征学习和图正则来进行高光谱数据的波段选择，使得选择后的高光谱波段能保持与输入高光谱数据相似的结构，提高了波段选择后高光谱数据的表征性，可用于高光谱数据的维数约简、分类识别。
基于波段相似性光谱数据表征选择方法

[发明专利]单芯片集成型光谱成像微系统光谱数据校正方法-CN201911190015.8有效
发明人：刘舒扬;赵安娜;吕津玮;张晨;周涛;贾晓东 -专利权人：天津津航技术物理研究所
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G01J3/12 文献下载
摘要：本发明属于光谱成像技术领域，具体涉及一种单芯片集成型光谱成像微系统光谱数据校正方法。所述校正方法包括：步骤1：完成底层校正算法的设计；步骤2：根据底层校正算法计算校正矩阵；步骤3：将校正矩阵作用于光谱成像微系统输出光谱数据，得到校正后结果。本发明相对于现有迭代校正的技术方法，从硬件结构特性出发，提高了光谱成像微系统的光谱数据准确度。同时，减小校正矩阵对参考目标光谱数据的依赖性，对于不同的实际场景下应用均适用。底层校正算法的引入，初步解决了光谱成像微系统硬件结构及固有特性带来的影响光谱准确因素对光谱数据的影响问题，提高了光谱成像微系统光谱数据准确度。
芯片集成光谱成像系统数据校正方法

[发明专利]高光谱遥感影像的DNA计算光谱匹配分类方法-CN201110028401.4无效
发明人：焦洪赞;钟燕飞;张良培 -专利权人：武汉大学
申请日： 2011-01-27 - 公布日： 2011-05-25 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明提出了一种高光谱遥感影像的DNA计算光谱匹配分类方法，通过将DNA计算的思想引入光谱编码匹配算法中，按照优化原理将已有的地物光谱数据转化为相应的DNA链参数，建立在分子水平上的基于DNA编码机理和DNA控制机理的遗传信息模型，实现基于DNA计算的高光谱遥感数据光谱匹配分类。该方法利用高光谱遥感数据高维度的特征进行匹配分类，既解决了高光谱遥感图像处理过程中由于其数据量大、数据维度高所带来的问题，又充分的发挥了高光谱数据在光谱域精细区分地物种类的能力；该方法运用基于DNA基因操纵技术对特征编码进行组合优化，能够包容光谱多样性和光谱曲线误差，实现光谱智能化、快速、自适应匹配分类过程。
光谱遥感影像 dna 计算匹配分类方法

[发明专利]一种基于光谱数据的赤铁矿磁性率检测方法-CN201810531465.8有效
发明人：肖冬;刘崇敏;毛亚纯;单丰;刘新新;付晓锐 -专利权人：东北大学
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G01R33/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于光谱数据检测赤铁矿磁性率的方法，包括以下步骤：获取待检测的赤铁矿样品的光谱数据，其中，每个赤铁矿样品的光谱数据中包含m个光谱特征；将获取的光谱数据输入赤铁矿磁性率检测模型；赤铁矿磁性检测模型根据输入的光谱数据输出赤铁矿样品的磁性率采用多组包括磁性率和与所述磁性率相对应的光谱数据的赤铁矿综合数据，利用主成分分析算法对所述光谱数据处理后，建立基于改进粒子群算法优化的极限学习机神经网络的赤铁矿磁性率检测模型。本发明提供的基于赤铁矿光谱数据检测赤铁矿磁性率的方法，效率高、成本低、且精度高。
光谱数据赤铁矿磁性率检测赤铁矿样品主成分分析算法光谱数据处理极限学习机粒子群算法磁性检测光谱特征神经网络综合数据输出改进优化

[发明专利]一种新型冠状病毒拉曼光谱数据中心的构建方法-CN202110000542.9有效
发明人：黄景林;赵宗清;周民杰;杜凯;乐玮;倪爽;陈果;温家星;李赜宇;何智兵;李波;魏来;曾勇;祁道健;赵松楠 -专利权人：中国工程物理研究院激光聚变研究中心
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G16B50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种新型冠状病毒拉曼光谱数据中心的构建方法，该方法包括以下步骤：S1.构建新冠病毒结构蛋白拉曼光谱数据库；S2.构建新冠病毒核酸拉曼光谱数据库；S3.构建新冠病毒颗粒拉曼光谱数据库；S4.构建新冠病毒临床检测样本拉曼光谱数据库；将各新型冠状病毒拉曼光谱数据库存入新型冠状病毒拉曼光谱检测服务器构成新型冠状病毒拉曼光谱数据中心。本发明有效建立了一套完整的新型冠状病毒拉曼光谱数据库，为新冠病毒拉曼检测技术提供可靠的标准数据支撑，有效提高检测结果的准确性及置信度。
一种新型冠状病毒光谱数据中心构建方法

[发明专利]一种光谱仪输出光谱补偿方法-CN201910999387.9有效
发明人：张国宏;李光尧;闫晓剑;刘浩 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及光谱仪补偿校准技术，其公开了一种光谱仪输出光谱补偿方法，直接在光谱输出端进行光谱补偿，从而提高光谱仪的检测质量。本发明将光谱仪初始状态对标准漫反射样品采集获取的第一数据查询表和在修正状态下对标准漫反射样品采集获取的第二数据查询表进行对应索引位置的光强差值计算，从而获取波长、反射率和光强补偿值关系的第三数据查询表，将在光谱仪修正状态下采集的实物光强光谱作为第四数据查询表，与第二数据查询表进行比较，找到光谱仪在修正状态下的实物光谱在第二查询表中的对应位置，即数据位置索引值，通过数据位置索引值确定实物光谱在第三查询中应该补偿的差值，基于此应该补偿的差值对光谱输出进行补偿。
一种光谱仪输出光谱补偿方法

[发明专利]基于航空高光谱的土地质量监测方法-CN201910717696.2有效
发明人：常睿春;王建华;郭科;李一平 -专利权人：北京绿土科技有限公司;成都理工大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于航空高光谱的土地质量监测方法，包括以下步骤：步骤1、采集土地质量监测区的航空高光谱数据，并野外采集土地质量监测区的样品进行重金属元素含量分析；步骤2、对航空高光谱数据进行预处理；步骤3、重建航空高光谱数据光谱消除各种大气成分造成的地物光谱的辐射畸变；步骤4、提取航空高光谱遥感数据中采样点航空高光谱图像光谱；步骤5、光谱变换及相关系数分析，获得其含量与土壤光谱参量之间的相关系数，找出特征光谱的敏感波段；步骤6、建立航空高光谱数据反演土地质量监测模型，得到监测的土壤养分及金属元素含量数据。本发明应用时可准确地获得大范围的土地基础数据，能减少工作量，缩短土地质量监测周期，降低成本。
基于航空光谱土地质量监测方法

[发明专利]基于多尺度光谱波段学习的高光谱图像分类方法及系统-CN202211461436.1在审
发明人：付莹;刘宏荣;李中翔;郑德智 -专利权人：北京理工大学长三角研究院（嘉兴）;北京理工大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提出了基于多尺度光谱波段学习的高光谱图像分类方法及系统，属于遥感图像处理技术领域。首先以原始高光谱图像中具有标签的像素点为中心，对原始高光谱图像进行分块操作，得到一系列高光谱数据块。然后，使用光谱权重中心损失函数和交叉熵损失函数训练光谱权重学习模块和多尺度光谱‑空间卷积神经网络。利用光谱权重学习模块对高光谱数据块进行关键光谱信息提取，获得光谱重加权后的高光谱数据块。利用多尺度光谱‑空间卷积神经网络对光谱重加权后的高光谱数据块进行多尺度光谱‑空间融合特征提取，将特征送入多尺度光谱‑空间卷积神经网络进行分类预测，得到最终的分类结果。本发明为光谱图像中关键光谱信息提取提供了新的解决方案。
基于尺度光谱波段学习图像分类方法系统

[发明专利]一种利用拉曼光谱检测罗非鱼鱼肉脆度的方法-CN202211117202.5在审
发明人：杨灵;何皓明;王嘉雯;李腾科;邹娟;许海霞;林蠡 -专利权人：仲恺农业工程学院
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：一种利用拉曼光谱检测罗非鱼鱼肉脆度的方法，包括如下步骤：数据采集，通过共聚焦拉曼光谱仪采集鱼肉样品的原始拉曼光谱，通过质构仪得到该鱼肉样品的脆度值，重复操作，得到多个鱼肉样品的原始拉曼光谱及其对应的脆度值；数据集建立，对原始拉曼光谱进行预处理，得到各样品的拉曼光谱特征数据，建立包含各样品拉曼光谱特征数据和脆度值的数据集；预测模型建立，由数据集中的数据训练，得到SSDA‑HELM‑SOFTMAX预测模型，输入待测鱼肉的拉曼光谱数据进行鱼肉脆度预测。本发明通过拉曼光谱数据以及质构分析得到的脆度值建立SSDA‑HELM‑SOFTMAX预测模型，由拉曼光谱预测鱼肉的脆度值，预测效果好，检测效率高。
一种利用光谱检测罗非鱼鱼肉方法

[发明专利]一种土壤重金属污染高光谱迁移的定性分类方法-CN201811623278.9有效
发明人：陶超;崔文博;王亚晋;邹滨;邹峥嵘 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种土壤重金属污染高光谱迁移的定性分类方法，包括：步骤1，构建室内光谱数据集；步骤2，构建室外光谱数据集；步骤3，根据室内光谱数据集和室外光谱数据集寻找JDA变换矩阵E；根据变换矩阵E对室内和室外高光谱数据样本进行JDA变换；步骤4，以变换后的室内高光谱数据样本为输入、对应的样本标签为输出，训练SVM分类模型，得到训练后的定性分类器；步骤5，将变换后的室外高光谱数据样本输入到训练后的定性分类器，由训练后的定性分类器输出得到室外待测土壤样本是否被污染本发明方法可以缩小室内外光谱数据的分布差异，提高根据室外测定的土壤样本的高光谱数据样本来判断土壤样本是否受污染的分类精度。
一种土壤重金属污染光谱迁移定性分类方法