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文档简介

本发明公开了一种用于旋转衍射的多光谱数据集；搭建用于光谱图像重建的卷积神经网数据集输入卷积神经网络并对卷积神经网络进旋转衍射模糊图像输入训练好的卷积神经网络中，训练好的卷积神经网络输出重建高光谱图2S1：获取旋转衍射多光谱图像数据集，旋转衍射多的输出进行按元素相加后的输出作为卷积神S3：将S1中旋转衍射多光谱图像数据集输入S2中利用基于位移台的旋转衍射数据集拍摄系统采集多组旋转衍射模糊图像以及对应的或者利用已知高光谱真实图像数据集和旋转衍射高光谱成像系统的点扩散函数计算编码部分包括五个残差卷积块和四个下采样层，编码部分的输入输入到第一残差卷积块，解码部分的第五输入输入到第一转置卷积层，第一转置卷积层36.根据权利要求3或4所述的一种用于旋转衍射的多光谱图像重建方法，其特征在于，块的输入分别输入到第三2D卷积层和第四2D卷积层中，第三2D卷积层依次经第一激活层、二激活层经第三批归一化层的输出作为残差L=αL1+βLSSIM+γLGrad重建的高光谱图像X和高光谱真实图像Y的协方差，C1和C2分别为第一、第二平滑因子ci)4部分的输出进行按元素相加后的输出作为卷5[0013]利用基于位移台的旋转衍射数据集拍摄系统采集多组旋转衍射模糊图像以及对[0014]或者利用已知高光谱真实图像数据集和旋转衍射高光谱成像系统的点扩散函数入到SE注意力模块后的输出再与注意力输入特征进行按通道相乘后的输出作为中间特征，第四2D卷积层经第二批归一化层后输出与中间特征进行按元素相加后的输出输入到第二6[0031](2)本发明的输出高光谱图像的通道数量可以随旋转衍射数据集的通道数量灵活7[0047]利用基于位移台的旋转衍射数据集拍摄系统采集多组旋转衍射模糊图像以及对[0050]或者利用已知高光谱真实图像数据集和旋转衍射高光谱成像系统的点扩散函数采样残差连接部分的输出进行按元素相加后的输出作为卷积神经8个maxpooling下采样和残差卷积块，变为128×128×64的特征xdown1，然后经过第二个maxpooling下采样和残差卷积块，变为64×64×128的特征xdown2，随后经过第三个maxpooling下采样和残差卷积块，变为32×32×256的特征xdown3，最后经过第四个9表示卷积核为3×3的二维卷积，FSE(·)为SEAttention操作。SEAttention全称为是防止分母为0而设置的常数项；V(X)为重建的高光谱图像的梯度算子；vY)为高光谱然重建结果大致正确，但是选取的色块光谱曲线与label的均方根误差(RMSE)分别为

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