本發明公開的一種基于卷積神經網絡的光譜成像系統的高質量成像方法,屬于計算攝像學領域。本發明將高光譜圖像成像過程與重建過程一起考慮,重建過程中分別考慮圖像間的空間相關性和光譜相關性,使用殘差學習加速網絡的訓練速度和收斂速度,優化重建網絡的同時優化編碼網絡,使用GPU完成對整個網絡的優化求解:使用cuDNN庫加速網絡運行速度;使用隨機梯度下降法更新網絡參數;逐塊處理完成高光譜圖像的重建。本發明能夠高質量完成CASSI光譜成像系統的高光譜圖像重建,在保證重建結果具備高空間分辨率和高光譜保真性的同時,提高高光譜圖像重建的效率,擴展高光譜圖像的應用范圍。本發明可用于載人航天、地質勘測、農業生產和生物醫學等多個領域。
聲明:
“基于卷積神經網絡的光譜成像系統的高質量成像方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)