本发明公开的一种基于卷积神经网络的光谱成像系统的高质量重构方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像系统，在高光谱图像的重构过程中分别考虑图像间的空间相关性和光谱相关性，使用残差学习加速网络的训练速度和收敛速率，并使用GPU完成对整个网络的优化求解；使用随机梯度下降法更新网络参数；逐块处理完成高光谱图像的重建。本发明能够高质量地完成CASSI光谱成像系统的高光谱图像重建，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于地质勘探、农业生产和生物医学等多个领域。
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来源：北方有色网
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