一种基于神经网络的自编码解码光谱重建方法

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一种基于神经网络的自编码解码光谱重建方法
申请号:CN202511163025
申请日期:2025-08-19
公开号:CN120970814A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于神经网络的自编码解码光谱重建方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、预训练约束编码神经网络,用以学习超构透镜参数与光谱响应的关系,为编码神经网络提供被结构参数约束的权重;步骤二、随机光谱编码神经网络,用以对输入的光谱进行随机编码,为解码重建神经网络提供输入;步骤三、光谱重建神经网络,用以对输入的被编码光谱进行解码,高精度重建光谱。本发明可以通过预训练找到最佳编码滤波器参数,仅用少数滤波器就能高精度地重建光谱,使得该自编码解码算法在光谱重建过程中具有更高的精度,并符合超构透镜生产工艺,减少使用成本。
技术关键词
光谱重建方法 超构透镜 神经网络训练 透镜单元结构 编码解码算法 压缩感知算法 神经网络参数 训练神经网络 滤波器 波长 通道 关系 矩阵 精度 强度
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