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空间碎片天基光学探测系统离焦问题分析

光子学报 2016年第1期45卷 141-145页

作者：曾德贤胡炳梁宋海军装备学院北京101416 中科院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室西安710119 中科院西安光学精密机械研究所科技与管理部西安710119

从相对距离、大气压力、温度变化三个方面分析了天基光学探测系统离焦产生的原因及离焦变化情况,提出通过离焦调制传递函数模型分析离焦对系统性能影响的方案,仿真分析了不同离焦量下系统等效调制传递函数的变化及其对成像质量的影响.... 详细信息

从相对距离、大气压力、温度变化三个方面分析了天基光学探测系统离焦产生的原因及离焦变化情况,提出通过离焦调制传递函数模型分析离焦对系统性能影响的方案,仿真分析了不同离焦量下系统等效调制传递函数的变化及其对成像质量的影响.结果表明,随着离焦量的增加,图像质量逐渐下降,相对距离变化导致的离焦为正值,大气压力变化导致的离焦为负值,温度变化导致的离焦在中心温度左右有正有负,三者导致的离焦量可部分抵消.该研究为天基光学探测系统的设计、补偿措施的制定以及性能评估提供了数据支持.

关键词：光学探测成像质量调制传递函数离焦空间环境

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Hadamard编码红外光谱成像系统设计

光学精密工程 2022年第6期30卷 641-650页

作者：杨莹胡炳樑李立波王爽严强强中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室陕西西安710119

在空间调制型哈达玛变换光谱成像仪(Space Hadamard Transforms Spectral Imager,SHTSI)中采用数字微镜阵列(Digital Mirror Devices,DMD)作为编码器件,能够使系统实现小型化、轻量化、高分辨率、高帧频成像。但由于DMD的翻转特性,经过... 详细信息

在空间调制型哈达玛变换光谱成像仪(Space Hadamard Transforms Spectral Imager,SHTSI)中采用数字微镜阵列(Digital Mirror Devices,DMD)作为编码器件,能够使系统实现小型化、轻量化、高分辨率、高帧频成像。但由于DMD的翻转特性,经过DMD编码后的光学成像面发生12°倾斜,导致SHTSI成像光路和制冷型探测器冷光阑不匹配,造成视场缺失和图像降质。针对这一问题,本文提出一种像面预补偿的新型哈达玛编码光谱成像系统设计方法,在前置成像镜组中采用倾斜和偏心的设计,使得一次像面实现24°倾斜,对DMD在调制过程中产生的像面倾斜进行预补偿,从而消除倾斜成像面造成的图像降质问题。基于该方法设计了SHTSI光学系统,系统全视场点列图RMS小于5μm,保证系统在全视场范围内能够均匀成像。根据该设计方案研制SHTSI原理样机,试验结果表明,SHTSI系统满足设计指标,对成像数据进行复原,得到复原光谱角距离评价因子优于0.052。

关键词：光学系统设计哈达玛变换成像光谱仪中波光谱成像数字微镜阵列

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暗通道自然灾害遥感图像去雾

光子学报 2015年第6期44卷 47-51页

作者：甘玉泉汶德胜王乐高晓惠卫翠玉中科院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室西安710119 中国科学院大学北京100083

为了解决自然灾害遥感影像中局部存在浓雾的问题,提出了一种基于暗原色先验和雾天图像退化模型的图像去雾方法,并利用导向滤波实现光学遥感影像的去雾.首先,结合自然灾害遥感图像的特点,利用阈值将图像分为浓雾区域和薄雾区域,采用不同... 详细信息

为了解决自然灾害遥感影像中局部存在浓雾的问题,提出了一种基于暗原色先验和雾天图像退化模型的图像去雾方法,并利用导向滤波实现光学遥感影像的去雾.首先,结合自然灾害遥感图像的特点,利用阈值将图像分为浓雾区域和薄雾区域,采用不同的方法得出两个区域的暗通道图;然后,结合导向滤波对透射率图进行优化,再对图像进行对比度拉伸,提高图像的动态范围,并选取多幅遥感图像进行去雾试验.最后,设计了一组图像增强质量评价指标,对去雾结果进行定量分析.结果表明,该方法能从物理特性上明显去除雾的干扰,提高图像清晰度,增强图像色彩和细节,从而复原得到高质量图像,在一定程度上能满足自然灾害遥感图像去雾的要求.

关键词：图像处理遥感图像去雾算法自然灾害图像暗通道导向滤波透射率图像增强

高光谱图像运动误差实时校正处理平台设计与实现

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光谱学与光谱分析 2012年第8期32卷 2275-2279页

作者：于涛胡炳樑高晓惠魏儒义景娟娟中国科学院光谱成像技术重点实验室西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室陕西西安710119 中国科学院研究生院北京100049

高光谱图像数据由星上压缩打包至地面,再对其进行处理,这种处理方式对实时应用场合显得过于迟缓。同时,图像数据量大,处理步骤多,反演算法复杂,因此,迫切需要搭建精确快速的数据处理平台来进行实时处理,目前,用硬件进行实时复原和进行... 详细信息

高光谱图像数据由星上压缩打包至地面,再对其进行处理,这种处理方式对实时应用场合显得过于迟缓。同时,图像数据量大,处理步骤多,反演算法复杂,因此,迫切需要搭建精确快速的数据处理平台来进行实时处理,目前,用硬件进行实时复原和进行误差校正的平台比较少,能够成功应用的平台也由于处理速度不高,精度不够,灵活性差,不能升级和配置等缺点,也会直接影响到目标探测和识别的效果。本系统以空间调制型光谱仪下传数据作为研究目标,设计并实现了一种基于Xilinx Virtex-5FPGA的数据处理平台,通过可配置的、高精度、接口灵活的IP软核资源,实现了光谱数据处理的关键环节,并给出相关试验验证,为光谱仪图像反演及误差校正探索了一种新途径。

关键词： Xilinx IP核硬件平台误差校正

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基于倾斜场镜的C-T成像光谱仪优化设计

光子学报 2016年第4期45卷 145-149页

作者：郝爱花胡炳樑李立波李芸西安邮电大学电子工程学院西安710121 中科院西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室西安710119

残留谱线弯曲限制了切尔尼-特纳平面光栅光谱仪在成像光谱仪中的应用.本文不同于传统的基于棱镜的光栅谱线弯曲补偿方法,提出了基于倾斜场镜的补偿方法,即在校正场曲的同时对入射到场镜不同区域,不同波长的狭缝像分别进行谱线弯曲校正,... 详细信息

残留谱线弯曲限制了切尔尼-特纳平面光栅光谱仪在成像光谱仪中的应用.本文不同于传统的基于棱镜的光栅谱线弯曲补偿方法,提出了基于倾斜场镜的补偿方法,即在校正场曲的同时对入射到场镜不同区域,不同波长的狭缝像分别进行谱线弯曲校正,且没有改变系统的其它光学特性.对狭缝大小为7.8mm×0.016mm、光谱范围0.31-0.5μm、光谱分辨率0.4nm、物方焦距70mm、1∶1放大倍率的切尔尼-特纳成像光谱仪进行了优化设计,结果全谱段、全视场MTF〉0.8,点列图RMS半径小于9μm,相对谱线弯曲小于0.2%,满足设计要求.实际设计表明该方法对于可选用光学玻璃有限,且能量较弱的紫外光学系统是一种可选的优化设计方法.

关键词：光学设计光栅光谱仪场镜谱线弯曲切尔尼-特纳紫外石英

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基于空间特征的光谱分类算法研究

光谱学与光谱分析 2010年第10期30卷 2772-2775页

作者：高晓惠相里斌卫俊霞魏儒义于涛中国科学院光谱成像技术重点实验室西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室陕西西安710119 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院光电技术研究院北京100190

随着成像光谱仪器的广泛应用,利用数据立方体进行物质分类与识别成为一项重要的研究内容,分类算法对最终的目标识别准确度与精度具有很大的决定作用。目前常见的分类算法主要利用了光谱维信息,从光谱匹配的角度进行物质分类。由于仪器... 详细信息

随着成像光谱仪器的广泛应用,利用数据立方体进行物质分类与识别成为一项重要的研究内容,分类算法对最终的目标识别准确度与精度具有很大的决定作用。目前常见的分类算法主要利用了光谱维信息,从光谱匹配的角度进行物质分类。由于仪器探测的物质反射光谱不仅反映了物质种类,还与物质表面的几何结构,表面粗糙度等有关,因此仅仅利用物质的反射光谱进行物质分类识别具有一定的误差。该文在利用可见光反射光谱进行分类的基础上,结合图像空间特征,对分类过程进行控制,达到提高分类准确度的目的。利用该分类算法进行真假叶片识别,结果表明其具有较好的空间连续性,很大程度上克服了"麻点"效应,验证了算法的有效性。

关键词：目标识别光谱探测光谱匹配光谱分类

基于卷积神经网络与光谱特征的夏威夷果品质鉴定研究

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光谱学与光谱分析 2018年第5期38卷 1514-1519页

作者：杜剑胡炳樑刘永征卫翠玉张耿唐兴佳中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室陕西西安710119 中国科学院大学北京100039

夏威夷果含油量高,在开缝之后容易发生变质,现有关于夏威夷果品质鉴定的方法多为传统的破坏性检验,很难满足无损检测的需求。卷积神经网络(CNN)作为应用最广泛的深度学习网络模型之一,具有比浅层学习方法更强的特征提取与模型表达能力,... 详细信息

夏威夷果含油量高,在开缝之后容易发生变质,现有关于夏威夷果品质鉴定的方法多为传统的破坏性检验,很难满足无损检测的需求。卷积神经网络(CNN)作为应用最广泛的深度学习网络模型之一,具有比浅层学习方法更强的特征提取与模型表达能力,在光谱数据方面的应用拥有很大潜力。基于夏威夷果在可见-近红外的光谱特征分析,研究用于提取夏威夷果光谱特征的卷积神经网络模型,并提出一种高效无损鉴定夏威夷果品质的方法。首先以三种不同品质的夏威夷果(好籽、哈籽及霉籽)为研究对象,分析样本在500~2 100nm的光谱信息;在光谱数据预处理中引入白化处理方法,用以增强数据的相关性差异;然后在模型训练过程中,将样本随机分为训练集和预测集,探讨不同CNN结构、卷积层数、卷积核大小及个数、池化层类型、全连接层神经元个数以及激活函数对分类结果的影响,并采用激活函数ReLU和Dropout方法,预防样本数据过少引起的过拟合现象;最后通过分析模型分类准确率和计算效率,确定了一个6层结构的CNN模型:输入层—卷积层—池化层—全连接层(200神经元)—全连接层(100神经元)—输出层。实验结果表明:上述网络模型对校正集和预测集的分类准确率均达到100%。因此,改进后的卷积神经网络模型可充分学习夏威夷果的光谱特征并有效分类,将深度学习理论与光谱分析相结合的方法能够实现对夏威夷果品质的准确鉴定,同时为夏威夷果等坚果类食品的高效、无损、实时在线检测提供了新思路。

关键词：可见-近红外光谱夏威夷果深度学习卷积神经网络品质鉴定

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基于EZW的高光谱图像压缩技术研究

光谱学与光谱分析 2011年第8期31卷 2283-2286页

作者：卫俊霞相里斌段晓峰许朝晖薛利军中国科学院光谱成像技术重点实验室西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室陕西西安710119 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院光电研究院北京100190 西安光学精密机械研究所光电测控技术研究室陕西西安710119

随着高光谱遥感技术的发展,高光谱成像仪已应用于航天航空方面,与多光谱图像不同,高光谱图像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光谱成像,所获取的图像光谱分辨率非常高。但是,随着波段数的不断增加,光谱成像仪获取的数据量越来越大... 详细信息

随着高光谱遥感技术的发展,高光谱成像仪已应用于航天航空方面,与多光谱图像不同,高光谱图像是以纳米级的波段宽度对目标进行连续的光谱成像,所获取的图像光谱分辨率非常高。但是,随着波段数的不断增加,光谱成像仪获取的数据量越来越大,要对这些数据进行存储与传输是我们必须面对的问题。随着小波压缩技术的发展,在图像压缩领域有许多人对图像采取EZW压缩并提出各种改进方法,本文将此方法应用于高光谱图像的空间维压缩,对于光谱维的压缩暂不涉及,从高光谱图像的压缩重构结果看,无论从峰值信噪比(PSNR)和光谱曲线比对,还是从人眼主观对原图与重构图的比较,效果都不错。如果先对图像进行光谱维压缩,相信压缩效果会更好。

关键词：高光谱 EZW PSNR MSE

基于K-均值聚类与夹角余弦法的多光谱分类算法

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光谱学与光谱分析 2011年第5期31卷 1357-1360页

作者：卫俊霞相里斌高晓惠段晓峰中国科学院光谱成像技术重点实验室西安光学精密机械研究所光谱成像技术实验室陕西西安710119 中国科学院研究生院北京100049 中国科学院光电研究院北京100190

近年来对高光谱与多光谱进行分类去混的研究方法很多,K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法。作者在对其研究基础上,将K-均值算法进行改进,并融入光谱相似度匹配算法,形成一种新的光谱分类算法,找出两条距离最远的... 详细信息

近年来对高光谱与多光谱进行分类去混的研究方法很多,K-均值聚类算法与光谱相似度计算算法都属于成熟的分类算法。作者在对其研究基础上,将K-均值算法进行改进,并融入光谱相似度匹配算法,形成一种新的光谱分类算法,找出两条距离最远的光谱作为参考光谱,用欧氏距离法或夹角余弦法对数据立方体进行分类,并且从数据立方体中删除属于这两条谱线的其余谱线,同时找出与两条参考光谱距离最远或者夹角最大者作为第三条参考光谱,对剩余数据立方体进行新的分类,并在此算法上用多光谱数据立方体进行了试验验证。通过ENVI用K-均值(K-means)进行分类,与改进的K-means算法和夹角余弦法Mat-lab仿真结果进行比较,后两种对于两种气泡的分类效果都很好,对背景的分类改进的K-means算法效果较好,尤其是欧氏距离法能将背景完整地分离出来。

关键词： K-均值聚类欧氏距离夹角余弦法多光谱