[发明专利]一种时间分辨极弱光多光谱成像系统及方法有效
申请号: | 201110328748.0 | 申请日: | 2011-10-26 |
公开(公告)号: | CN102393248A | 公开(公告)日: | 2012-03-28 |
发明(设计)人: | 俞文凯;翟光杰;王超 | 申请(专利权)人: | 中国科学院空间科学与应用研究中心 |
主分类号: | G01J3/28 | 分类号: | G01J3/28 |
代理公司: | 北京法思腾知识产权代理有限公司 11318 | 代理人: | 杨小蓉;高宇 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 时间 分辨 弱光 光谱 成像 系统 方法 | ||
技术领域
本发明涉及极弱光探测的技术领域,特别涉及一种时间分辨极弱光多光谱成像系统及方法。
背景技术
多光谱成像是获得和显示精确颜色信息的重要技术,原因之一是多光谱图像包含了更多的光谱信息,原因之二是多光谱成像技术很好地克服了同色异谱现象。极弱光对象的多光谱成像更是在多种领域有广泛的应用前景。
本发明是基于前人工作的改进和创新。在该领域,本研究所已有一份专利《一种极弱光多光谱成像方法及其系统》(申请号或专利号:201110166471.6,申请人或专利权人:中国科学院空间科学与应用研究中心),该专利是本所前人所做工作,目的是做极弱光多光谱成像,其特征在于,该极弱光多光谱成像系统采用压缩传感理论和DLP技术,并以单光子计数器线阵为探测元件,实现了单光子级别的极弱光多光谱彩色成像,但还存在一定的技术缺陷,如该专利所提供的系统没有设置触发器,仅能对静态物体成像,缺乏时间分辨,且所用算法较慢,没有考虑系统噪声对图像重建质量的影响,图像重建时间较长、效果较差、不够直观,观察对象描述不明确,没有分类讨论,透射物体和反射物体的成像没有区分处理的方案,光衰减器和滤光片的设置条件没有明确说明,系统结构图尚还存在缺陷,没有考虑计数系统与DMD的同步问题,尚无DMD的驱动控制,系统装置尚不完善(有一些技术上的漏洞),实验条件不成熟,计数成像技术尚处在探索阶段。现基于此,特提出基于压缩传感理论的时间分辨极弱光多光谱成像系统,以解决上述一系列的缺陷。此外,该系统与本所申请的另一项专利《一种时间分辨单光子计数二维成像系统及方法》的区别在于,该系统采用了分光光度计和单光子探测器线阵,技术更加复杂,不局限于后者的灰度成像,而能够进行光谱分析,成多光谱彩色像,应用更加广泛,能精确显示颜色信息,并克服同色异谱现象,使得能在生物医疗成像上做定性定量分析。
所谓时间分辨就是能观察物理和化学的瞬态过程并能分辨其时间,在液相中,很多物理和化学过程,如分子的顺-反异构和定向弛豫、电荷和质子的转移、激发态分子碰撞预解离、能量传递和荧光寿命以及电子在水中溶剂化等,仅需10-8秒就能完成。只有皮秒激光脉冲才有可能及时地观察这些极快的过程。在本发明中,就想在极端的时间间隔内进行单光子探测,输出时间可辨的连续变化的图像帧(采样时间间隔足够快,就能制作成视频输出),如观察生物切片下细胞的生长情况。
当光强衰减到一定程度,达到单光子水平,就变成了离散脉冲信号。单光子是一种极微弱光,被认为是光不可分割的最小能量单位,是可以探测的极限。单光子探测技术应用于生物自发光、医疗诊断、非破坏性物质分析、天文观测、空间科学、高速现象检测、高分辨光谱测量、量子光学等领域,并在其中扮演着重要角色。一种典型的极弱光探测器就是单光子探测器,计数型的单光子探测器(即单光子计数器)工作在饱和状态,灵敏度可以到达单光子水平,采用统计学方法获得光子密度图像;具备光子数分辨能力的单光子探测器工作在亚饱和状态,输出的电信号幅值随探测到的光子数的变化而变化,据此电信号获得极弱光图像。而使用点探测器无论在探测灵敏度、波长范围具有更宽的选择范围,成本较面元探测器优势明显,利用点探测器实现单光子计数成像成为未来单光子水平成像的重要发展趋势。虽然目前的单光子探测器响应光谱范围覆盖了红外、可见光等波段,但是对于单个单光子探测器,它的响应光谱范围很窄,一般用来探测单一频率的光。现在多个单光子探测器组合,便可用来探测多个光谱波长的光,可做多光谱分析。
上述的单光子计数方法是利用弱光照射下光子探测器输出电信号自然离散的特点,采用脉冲甄别技术和数字计数技术把极其微弱的信号识别并提取出来,这种方法受不稳定因素的影响较小,可消除探测器大部分热噪声的影响,大大提高了测量结果的信噪比,并且可以输出数字信号,适合与微机接口连接进行数字数据处理。
本发明是基于压缩传感理论(Compressive Sensing,简称CS)的,这套理论是由E.J.Candès等人提出的,它打破了传统的线性采样模式,表明可压缩信号的少量线性随机投影中包含足够的信息来重建原信号。
上述CS理论包括两部分:压缩采样和稀疏重建。
压缩采样,是被测信号由高维向低维映射的过程,假设x∈Rn是被测数据,y∈Rk是观测数据,Φ∈Rk×n是随机投影矩阵(k<<n),e∈Rk是测量噪声,那么,压缩采样的过程可以描述为(1)式:
y=Φx+e (1)
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