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引言：
深圳便携式高光谱相机是一款先进的光谱分析设备。它可以通过分析物体反射、透射和发射的电磁波谱，提供多种物质的结构和化学成分信息。这种相机广泛应用于环境监测、农业、食品检测、材料分析等领域。那么，深圳便携式高光谱相机涉及的专利技术有哪些呢？接下来的文章将为大家介绍。
1、高光谱成像系统的像素采样参考校准方法
这项技术是深圳便携式高光谱相机区别于其它高光谱相机的法宝。在实际应用中，高光谱成像系统的像素采样通常存在采样失配情况。为此，深圳便携式高光谱相机开发了一种通过基于相机自带控制器内部的温度检测、自动微调等手段，实现光谱成像系统像素采样参考校准的方法。使用这种方法可以提高像素采样的准确度，提高成像质量。
2、色彩显著性图像提取方法
深圳便携式高光谱相机还拥有一项很好的图像优化技术，即色彩显著性图像提取方法。其原理基于颜色的人类视觉特性，通过计算像素的颜色与背景颜色之间的显著性度量值，生成图像的色彩显著性图。这种技术可以提高图像的凝聚力和鲜明度，从而方便用户在处理图像时快速发现感兴趣的物品。
3、基于改进的SCD算法的光谱特征提取方法
光谱的特征提取是高光谱图像分析的核心任务之一。为了更好地识别光谱图像中的目标物质，深圳便携式高光谱相机提出了一种改进的SCD算法的光谱特征提取方法。这种方法不仅可以消除光谱图像中的热点噪声，对光谱数据进行平滑处理，还可以高效地提取出光谱图像中目标物质的特征点和谷值，为光谱图像信息提取提供可靠的技术支持。
4、基于神经网络的圆形光谱物体检测与识别方法
除了光谱特征提取，光谱图像分析还需要进行目标检测与识别。深圳便携式高光谱相机提出了一种基于神经网络的圆形光谱物体检测与识别方法。这种方法结合了传统的视觉特征提取算法、深度学习神经网络模型等多种技术手段，能够准确地检测出光谱图像中的圆形目标，并进行快速、精准的识别。
5、基于核光谱稀疏表示的高光谱图像降维压缩方法
高光谱图像降维压缩是五光谱分析中的一个重要任务。深圳便携式高光谱相机开发了一种基于核光谱稀疏表示的高光谱图像降维压缩方法。这种方法能够有效地压缩高光谱图像的维数，提高高光谱图像的处理速度。同时，由于核光谱稀疏表示的特性，这种方法还可以大大减少高光谱图像在降维过程中信息损失的问题。
6、基于模糊C均值与阈值分割的高光谱图像分类方法
高光谱图像分类是高光谱数据处理的重要环节。深圳便携式高光谱相机开发的一种基于模糊C均值与阈值分割的高光谱图像分类方法可以有效地解决高光谱图像分类中的混淆问题。该方法先通过模糊C均值算法将高光谱图像分成若干个类别，然后通过阈值分割进一步识别分类结果。该方法不仅可以 提高分类精度还可以提高分类速度。
结论：
总的来说，深圳便携式高光谱相机是一款拥有多项专利技术的先进光谱分析设备。这些专利技术包括基于像素采样参考校准的高光谱成像系统、色彩显著性图像提取方法、基于改进的SCD算法的光谱特征提取方法、基于神经网络的圆形光谱物体检测与识别方法、基于核光谱稀疏表示的高光谱图像降维压缩方法、以及基于模糊C均值与阈值分割的高光谱图像分类方法。这些技术为用户提供了高质量、高效率、高精度的高光谱图像数据处理和分析服务。
