[发明专利]一种深度学习型快照式光谱成像装置及其探测方法有效
申请号: | 202010746979.2 | 申请日: | 2020-07-29 |
公开(公告)号: | CN112113661B | 公开(公告)日: | 2021-07-13 |
发明(设计)人: | 穆廷魁 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G01J3/28 | 分类号: | G01J3/28;G01J3/02;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 马贵香 |
地址: | 710049 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 深度 学习 快照 光谱 成像 装置 及其 探测 方法 | ||
本发明公开了一种深度学习型快照式光谱成像装置及其探测方法,装置包括:沿入射光向依次设置的偏振干涉滤光阵列、透镜阵列、探测器和数据采集处理显示系统;偏振干涉滤光阵列包括:沿入射光向依次设置的线起偏器、延迟器阵列和线分析器;其中,延迟器阵列中每个子延迟器的厚度不同,快轴方向均相同;线起偏器与线分析器的透振方向相同,并与延迟器阵列的快轴方向成45°夹角;探测器的感光面位于透镜阵列的后焦面上;探测器与数据采集处理显示系统相连接;数据采集处理显示系统用于控制探测器快照一帧携带偏振干涉编码的子图像阵列。本发明同时具有结构简单超紧凑、经济实惠、时效性高、分辨率高、性能同步提升等优点。
技术领域
本发明属于光学遥感探测技术领域,涉及用于光谱辐射探测的光谱成像装置及其探测方法,特别涉及一种深度学习型快照式光谱成像装置及其探测方法。
背景技术
物体辐射的电磁波中含有随空间位置变化的光谱信息,可用于反演目标的形态及物理化学等特性。光谱成像技术是一种同时获取二维空间目标光谱信息的前沿遥感技术,对提高目标探测、识别及分类的效率和精准度具有一定潜力,在军事侦察、地球资源普查、环境卫生监测、自然灾害预报、大气探测、天文观测、机器视觉仿生、生物医学诊断等诸多领域都将具有重要的应用价值和前景。
光谱成像技术按获取二维光谱信息的时间分辨率来分,可分为时序式和快照式两大类。当前,大多数光谱成像技术都采用时序扫描方式(如画幅式、推扫式、或窗扫式),需从不同时刻按一定规则扫描获取的多帧图像中提取并重组空间目标的二维光谱图像。时序式技术不适于动态或快速变化目标,大气或周围环境的不稳定性也会影响成像质量,也难搭载于抖动较大或机动性较大的平台,易出现多维信息失配和混淆现象,造成图谱不一致等后期应用问题。
相比之下,快照式光谱成像技术可在单次曝光时间内获取空间目标的二维光谱图像,具有快速实时探测优势,不仅能提高工作时效性,还可有效避免序列测量时因环境变化而带来的影响,因此快照式光谱成像技术是当前和未来发展的主要方向,具有重要的应用潜力。
快照式光谱成像技术按照成像模式可分为:直接光谱成像型和计算光谱成像型两种。
直接光谱成像型主要是指光学系统获取的数据是所见即所得的,可以直接提供光谱图像,或者仅需要简单的数据重组过程。该类技术主要包括积分视场光谱成像技术,滤光片阵列分孔径成像技术,滤光片阵列分焦平面成像技术,及线性渐变滤光片技术等。直接光谱成像型一直存在成像空间范围、空间分辨率、光谱范围和光谱分辨率等多参数间的相互制约的瓶颈问题,难以同步提升所有性能参数,需根据应用场景设计参数指标,应用灵活度受限。此外,直接光谱成像型在数据采集时往往遵守奈奎斯特采样定理,导致数据采集量大,传输速率受限等问题。
计算光谱成像型主要是指光学系统获取的数据是所见非所得的,需经后期重建算法处理方可得到最终的光谱图像。该类技术主要涉及计算层析光谱成像技术、压缩感知光谱成像技术等。计算层析光谱成像技术主要基于Radon变换算法,有锥失现象,空间分辨率较低。基于压缩感知的编码孔径光谱成像(或称压缩光谱成像)是计算重建型的一个典型代表,已成为高光谱成像领域的一大研究重点和热点。它利用编码孔径多复元技术,同时对空间维和光谱维进行混合编码,在信息采集时无需满足奈奎斯特定则(即欠定采样),数据采集量少,后续根据成像物理模型和压缩感知原理,可重建出高光谱图像。重建算法包括约束的凸优化、非凸优化、迭代阈值收缩等。但压缩感知模型驱动的计算重建型存在一些瓶颈问题:重构繁重耗时,速度慢,重建大视场高分辨光谱图像立方体需要数小时,时效性低;且算法参数需要人工干预,鲁棒性不足,对空间场景较为灵敏,重建高光谱图像的质量易随场景变化。
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