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deep learning reconstruction enables full-Stokes single compression in polarized hyperspectral imaging

Chinese Optics Letters 2023年第5期21卷 18-24页

作者：樊阿馨许廷发腾格尔王茜徐畅张宇寒徐昕李佳男 Key Laboratory of Photoelectronic Imaging Technology and System of Ministry of Education of China School of Optics and PhotonicsBeijing Institute of TechnologyBeijing 100081China Beijing Institute of Technology Chongqing Innovation Center Chongqing 401151China Department of Engineering Science Institute of Biomedical EngineeringUniversity of OxfordOxford OX37DQUK School of Printing&Packaging Engineering Beijing Institute of Graphic CommunicationBeijing 102600China

Polarized hyperspectral imaging,which has been widely studied worldwide,can obtain four-dimensional data including polarization,spectral,and spatial *** simplify data acquisition,compressive sensing theory is utilized in each *** polarization information represented by the four Stokes parameters currently requires at least two *** work achieves full-Stokes single compression by introducing deep learning *** four Stokes parameters are modulated by a quarter-wave plate(QWP)and a liquid crystal tunable filter(LCTF)and then compressed into a single light intensity detected by a complementary metal oxide semiconductor(CMOS).Data processing involves model training and polarization *** reconstruction model is trained by feeding the known Stokes parameters and their single compressions into a deep learning *** Stokes parameters can be reconstructed from a single compression using the trained *** from the acquisition simplicity and reconstruction efficiency,this work well facilitates the development and application of polarized hyperspectral imaging.

关键词： full-Stokes single compression deep learning reconstruction polarized hyperspectral imaging

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