【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算光谱成像，尤其涉及一种基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法及系统。
技术介绍
1、多光谱成像技术旨在采集场景的高维光谱信息，可机载的光谱视频成像系统在农林监测、遥感勘测、污染检测等领域具有非常广泛的应用需求。但是受限于机载平台有限的载荷体积、数据带宽等因素，目前高效的机载光谱视频采集仍然存在难度。在各种多光谱成像方案中，计算光谱成像技术通过结合光学系统设计和重建算法设计，能够更高效、更便捷地实现大视场、轻量化、低成本的多光谱视频数据采集，且具有低带宽、高通量的显著优势，在机载光谱成像领域具有巨大的应用潜力和良好的发展前景。现有的光谱成像方案主要分为三类，其中，扫描式光谱成像技术虽然能够实现比较高的光谱采样精度，但是它需要进行精密地机械扫描，因此光学系统的设计和实现成本较高，且应用中采集速度较慢、稳定性较差，不适合机载动态场景下的光谱快速采集；快照式光谱成像技术虽然借助带通滤光片组在一次拍摄中就可以获得多光谱数据，采集速度较快，但是受限于滤光片数量，其能够采集的谱段数较少，且图像信噪比较低；另一类压缩式计算光谱成像技术...
【技术保护点】
1.一种基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述建立基于全局光谱编码的可微分数学模型包括：
3.根据权利要求1所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述建立基于自回归深度卷积的光谱重建网络模型包括：
4.根据权利要求3所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述深度学习网络框架包括PyTorch和/或Tensorflow。
5.根据权利要求1所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述建立基于全局光谱编码的可微分数学模型包括：
3.根据权利要求1所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述建立基于自回归深度卷积的光谱重建网络模型包括：
4.根据权利要求3所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述深度学习网络框架包括pytorch和/或tensorflow。
5.根据权利要求1所述的基于全局光谱编码的机载光谱视频重建方法，其特征在于，所述对所述可微分数学模型与所述光谱重建网络模型进行联合训练，分别得到多光谱数据采集模型和多光谱数据重建模型包括：
6.根据权利要求5所述的基于全局光谱编码...
【专利技术属性】
技术研发人员：栾衡，崔华，邵明磊，李嵩，刘一凡，
申请(专利权)人：中国民航信息网络股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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