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摘 要:本发明公开了基于自注意力和深度卷积并行的高光谱重建方法,属于计算机视觉图像处理技术领域。包括以下步骤:在编码阶段,利用CASSI光学系统进行压缩采样得到二维测量值,再经过反转色散过程,获得初始化信号;解码阶段,采用本方法提出的基于transformer和CNN并行架构的重建算法将2D压缩图像重建为3D高光谱图像,通过训练网络学习二维压缩测量数据到原始数据的逆变换,进一步使用训练好的模型重建压缩感知高光谱图像,实现了压缩感知高光谱图像的快速、精确重建,与传统迭代重建算法相比,在重建质量上有所提高,并且在重建高光谱数据上的计算时间上有显著提高,远快于传统算法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310926894.6 | 专利名称: | 基于自注意力和深度卷积并行的高光谱重建方法 |
申请日: | 2023-07-27 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市浦口区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/10搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-11-03 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116665063B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |