作者单位
摘要
中国科学院空天信息创新研究院, 中国科学院计算光学成像技术重点实验室, 北京 100094
光谱定标是确定光谱仪器各通道中心波长的过程, 为了获取光谱辐亮度, 通常需要对光谱仪器进行辐射定标, 将光谱仪器输出的数值, 映射为物理量——辐亮度。 不同的光谱仪器的光谱响应不同, 因此还需要在光谱定标过程中确定各个通道的光谱响应。 光谱成像仪可以看成是多个光谱仪组成的, 需要对所有点的中心波长和光谱响应进行定标。 自第一台成像光谱仪诞生以来, 其定标方法逐渐固定, 通常需要采用光谱分辨率较光谱成像仪更高的单色仪输出准单色光进行光谱定标, 其准单色光的光谱带宽远小于光谱成像仪的光谱响应带宽, 可以将准单色光抽象为脉冲函数。 根据脉冲函数的特性, 改变准单色光的波长, 扫描光谱成像仪的响应波长范围, 是对光谱响应函数进行间隔采样的过程, 通过光谱定标数据可以直接得到光谱成像仪的中心波长和光谱响应函数。 随着技术的发展, 探测器的灵敏度越来越高, 光谱成像仪的分辨率也越来越高, 为了完成光谱定标, 对光谱定标需要的准单色光提出了更高的要求。 然而准单色光的带宽越窄, 其能量越低, 获取满足信噪比要求的数据需要更长的时间, 使定标的效率降低。 从光谱定标的目的出发, 结合准单色光和光谱成像仪光谱响应近似高斯函数的特点, 通过理论分析, 提出一种利用宽带定标光进行光谱定标的方法, 可以有效减少光谱定标的步骤, 提高定标的效率, 适用于光谱成像仪的快速定标。 该方法用于某星载高光谱成像仪的光谱定标, 待标定光谱成像仪采用棱镜分光, 具有色散非线性的特点, 光谱分辨率在2~18 nm之间变化, 同时存在较大的谱线弯曲, 导致每个像元的中心波长都不同, 需要对每个像元进行光谱定标。 为了避免分视场定标导致的相邻视场中心波长不连续现象, 将单色仪发出的准单色光的光斑照亮整个狭缝, 狭缝和单色仪之间放置柱透镜和毛玻璃, 其中柱透镜用于汇聚垂直于狭缝方向的光线, 提高能量利用率; 毛玻璃用于匀化光照, 毛玻璃的存在极大地减弱了进入光谱成像仪的能量, 结合提出的方法, 增加定标光的带宽, 提高能量, 最终完成了该光谱成像仪的快速定标, 利用汞灯的特征光谱验证该成像光谱仪的光谱定标精度为0.23 nm。
高光谱成像 谱线弯曲 光谱定标 Hyperspectral imaging Spectral line bending Spectral calibration 
光谱学与光谱分析
2022, 42(7): 2013
李伟艳 1,2吕群波 1,2,3刘扬阳 1,2,3谭政 1,2[ ... ]陈鑫雯 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院空天信息创新研究院, 北京00094
2 中国科学院计算光学成像技术重点试验室, 北京100094
3 中国科学院大学, 北京100094
基于微小卫星平台对高分辨相机的重量约束,以高分微纳卫星CX6-02数字超分辨相机研制为例,提出一种基于低体分SiC/Al主镜框的空间相机主支撑的结构形式,并开展主镜框一体拓扑优化设计分析和试验验证。Zernike多项式计算及光机热集成仿真结果验证了低体分SiC/Al主镜框作为空间相机主支撑结构的有效性。热光试验数据及在轨成像结果表明,兼具主支撑功能的低体分SiC/Al主镜框的空间相机试验数据与仿真数据基本吻合,且性能稳定,可为未来采用低体分SiC/Al主镜框作为主支撑的航天相机轻量化设计和研制提供理论与技术参考。
微纳卫星 空间相机 低体分SiC/Al 主镜框 主支撑 拓扑优化 光机热集成仿真 Micro-nano satellite Spaceborne Camera Low volume SiC/Al Primary mirror frame Primary supporting structure Topology optimization Thermal/structural/optical integrated 
光子学报
2021, 50(4): 207
作者单位
摘要
1 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
2 中国科学院光电研究院中国科学院计算光学成像技术重点实验室, 北京 100094
光谱是一种可以表征物质特性的光学信息, 利用光谱成像仪可以获取处于视场范围内的物质的光谱图像, 成熟的光谱成像技术均需要通过多次采集才能够获取完整的光谱图像数据立方体, 相应系统的时间分辨率比较低, 不适用于动态目标的光谱获取。 快照式光谱成像在动态目标光谱成像方面具有较大的优势, 其中编码孔径快照光谱成像技术是一种将压缩感知计算方法融入到光谱成像过程和图谱重构过程中的光谱成像技术, 在采样过程中完成数据压缩, 具有高通量优势, 可以利用单次曝光的混叠数据, 重构出目标光谱数据立方体, 实现快照式成像, 使得对动态的目标进行监测成为可能。 实现监测需要目标的信息满足稀疏性的假设, 实际目标很难满足这样的条件, 重构误差比较大, 不利于对动态的小目标进行监测和识别。 针对均匀背景中动态小目标的光谱数据获取, 提出一种双色散通道的编码孔径光谱成像方法, 系统由两个通道组成, 每个通道均包含一个光谱仪, 其色散方向互相垂直, 并共用一个前置望远镜系统和编码孔径。 该系统可以实时观测均匀背景区域中的动态小目标。 由于两个通道的色散方向互相垂直, 可以从背景中分离出小目标的位置和相对应的编码。 假设目标出现在视场中前后, 背景的辐射特性变化很小, 利用目标出现前的数据计算出背景光谱; 目标出现后, 通过帧间差分运算, 消除背景辐射的影响, 提取出目标位置对应色散区域中数据, 利用约束最小二乘算法, 重构运动小目标的光谱数据立方体。 进行光谱数据重构, 进行背景光谱补偿后, 获得完整的动态小目标光谱数据。 文章对成像过程建立了数学模型, 并对重构方法进行了仿真验证, 结合编码孔径的统计特征, 使目标随机出现在不同的位置, 统计重构光谱的峰值信噪比概率分布, 并调整目标尺寸, 分析目标尺寸对重构精度的影响, 最后与编码孔径成像系统的两步软阈值迭代算法重构结果进行了对比。 结果表明, 这种方法在均匀背景中, 采用随机编码矩阵进行编码, 目标尺寸小于5×5个像元时, 相对于编码孔径成像系统, 提高了目标的信息重构精度和概率, 并且极大的减小了运算量, 可以实现对运动目标的实时监测。
光谱成像 编码孔径 运动目标 Spectral imaging Code aperture Motional object 
光谱学与光谱分析
2019, 39(7): 2013
相里斌 1,2,*吕群波 1,2,3刘扬阳 1,2,3孙建颖 1,2[ ... ]李伟艳 1,2
作者单位
摘要
1 中国科学院光电研究院, 北京 100094
2 中国科学院计算光学成像技术重点实验室, 北京 100094
3 中国科学院大学, 北京 100049
4 国防科工局重大专项工程中心, 北京 100101
计算光谱成像技术具有高通量、 快照成像等优点, 但快照成像采样数据量不足, 导致利用压缩感知方法重构图谱精度很低。 通过对计算光谱成像技术各个环节进行系统研究, 提出一种新型的连续推扫计算光谱成像技术, 利用正交循环编码孔径代替传统的随机编码孔径, 通过逐行扫描方式及正交变换可完整重构图谱数据。 仿真和实际成像结果表明, 连续推扫计算光谱成像技术可消除图谱混叠影响, 理论上可完全重构图谱信息, 重构图谱精度明显优于传统的计算光谱成像技术。 相比国际上提出的多次曝光计算光谱成像技术, 连续推扫计算光谱成像技术不需要改变编码孔径与探测器间的相对位置, 也不需要凝视成像, 系统中没有活动元件, 稳定性高, 适用于常规航空航天遥感推扫成像。
计算成像 光谱成像 信息重构 Computational imaging Imaging spectroscopy Information reconstruction 
光谱学与光谱分析
2018, 38(4): 1256
作者单位
摘要
中国科学院光电研究院, 中国科学院计算光学成像技术重点实验室, 北京 100094
大面阵滤光片阵列多光谱成像仪采用了全帧转移大面阵探测器, 并利用机械快门保证采集数据时不发生拖尾现象, 但由于机械快门开合时间的不稳定性, 使多光谱成像仪数据出现区域间的亮度不均匀, 而且还会造成彩色图像偏色条带。 故提出了一种基于目标辐射一致性的相对辐射定标方法, 利用图像重叠部分的辐射特性, 计算光谱图像的辐射矫正因子, 对拼接图像的非均匀性进行矫正。 并利用差分评价矫正效果。 最后对多光谱相机采集的外场实验数据进行处理和矫正, 结果表明, 该方法可以很好的矫正单色拼接图像区域间的非均匀性, 并可以消除彩色合成图像中的偏色条带; 适用于有重叠部分的图像拼接, 并且对于拼接误差不敏感。
多光谱成像 相对辐射定标 机械快门 拼接 Multi-spectral imaging system Relative radiance calibration Mechanical shutter Mosaic 
光谱学与光谱分析
2017, 37(8): 2615
作者单位
摘要
中国科学院光电研究院, 中国科学院计算光学成像技术重点实验室, 北京 100094
计算光谱成像技术利用计算方法改变传统成像方式, 在光路中引入编码模板实现正变换, 最后通过逆变换获得目标光谱数据立方体。 介绍了一种推扫式编码孔径计算光谱成像仪的成像原理, 在实际应用中, 其推扫速度与帧频的匹配误差会影响光谱数据重构的准确性。 在建立了推扫模型的基础上, 得到了重构数据的误差项, 分析了匹配误差对光谱数据重构的影响, 并引入光谱二次导数误差和strehl比分别作为复原光谱和空间图像的评价参数, 进行了数据仿真分析, 结果表明, 当一组完整数据的累积误差超过一个像元时, 明暗变化剧烈的区域恢复结果比较差, 而对比较均匀的区域影响不大; 累计误差不超过0.5个像元时, 各通道的strehl比均在0.9以上, 并且光谱能量越低的通道strehl比越小, 因此编码模板的行列数越多平台的稳定性要求越高。
计算光谱成像 编码孔径 推扫误差 数据重构 Computational spectral imaging Coded aperture Pushroom erros Data reconstruction 
光谱学与光谱分析
2016, 36(1): 268
作者单位
摘要
1 中国科学院 光电研究院, 北京 100190
2 中国科学院大学, 北京 100049
设计了一个4-f光学成像系统, 通过在光学系统成像透镜前加入二维正交光学频谱编码模板这一种新型的成像方式, 来提高成像分辨率切不受CCD像元的限制。改进了基于光学机械工程的编码版理论设计, 同时分析这些可在成像区域造成光学衍射的编码版不同的正交形式。方案中对总尺寸、形式以及编码板的参数进行了计算和讨论, 以确保符合所有波长的指标。另外, 设想了基于零到二级衍射的光谱信息, 可以在经过数学运算之后得到与原始输入对象相匹配的光谱数据。并经过理论研究、修正与算法仿真, 初步的测试系统结果表明编码版可以增加两倍的分辨率来降低同样倍数的视场。
几何超分辨 编码版 傅里叶变换 光谱 CCD像元 Geometric superresolution encoding mask Fourier transformation spectrum CCD’s pixel 
光电子技术
2015, 35(3): 159
作者单位
摘要
中国科学院光电研究院, 北京100094
为了限制多光谱相机中滤光片与探测器靶面之间存在的光谱混叠区域的大小, 提高像元利用率, 详细设计了滤光片阵列.不同于在轨运行时的状态, 实际地面实验测试时滤光片阵列承受较大的内外压差, 面型发生变化, 可能对多光谱相机成像质量造成不良影响.根据有限元分析方法详细分析了滤光片阵列在这种情况下的变形, 利用Zernike多项式拟合形变面型附加于Zemax中原滤光片阵列面型上, 考察多光谱相机光学系统调制传递函数的变化.结果表明: 在内外压差的作用下, 系统调制传递函数未出现明显变化, 可以忽略滤光片阵列表面变形对多光谱相机光学系统成像质量的影响.
光学设计 多光谱成像 有限元分析 滤光片阵列 面型拟合 Zernike多项式 形变分析 Optical design Multispectralimaging Finite element analysis Filter-array Surface fitting Zernike polynomials Deformation analysis 
光子学报
2015, 44(7): 0712002
作者单位
摘要
1 中国科学院光电研究院, 北京100094
2 中国科学院研究生院, 北京100049
积分球和漫反射板是定标常用的扩展光源, 其非均匀性在不同条件下会对定标产生不同的影响。 该文根据辐射传输理论和定标原理, 建立数学模型, 以均匀性比较差的灯-板定标系统为例, 计算CCD不同像元上的辐照度和定标系数, 并以理想情况和非理想情况下定标系数矩阵的相关性作为评价函数, 分析非均匀性对定标的影响。 结果表明, 由于扩展光源的非均匀性, 观测角度和光轴与漫反射板交点的位置对定标系数的影响比较大, 而观测距离的影响比较小; 在不同观测角度下, 可以找到一个偏离值使得定标结果最接近理想结果。 因此用灯-板定标系统标定成像光谱仪时根据观测角度选择合适的偏离值, 可以减小定标误差。
辐射定标 非均匀性 相关性 扩展光源 Radiance calibration Non-uniformity Relativity Extended source 
光谱学与光谱分析
2013, 33(7): 2002
作者单位
摘要
1 中国科学院光电研究院, 北京100094
2 中国科学院大学, 北京100049
为了获得较高的压缩比, 针对干涉超光谱图像数据的空间维相关性和干涉光谱维相关性, 提出了一种将光谱分类与局部DPCM相结合的联合压缩算法。 先对整个光谱数据进行光谱分类, 得到一个与二维空间对应的分类号矩阵和一个与干涉光谱对应的光谱类别库, 然后利用局部DPCM对光谱类别库进行进一步压缩。 分类作为第一步压缩对整个压缩算法的压缩效果至关重要, 本文分析了不同分类标准和分类精度下的压缩效果, 相对欧氏距离标准优于夹角标准和干涉RQE标准。 文中最后选取了合适的分类标准编程实现联合压缩算法并与JPEG2000进行比较, 联合压缩算法的压缩效果优于JPEG2000。
干涉超光谱数据 数据压缩 光谱分类 Interference hyperspectral data Data compression Spectral classification DPCM DPCM 
光谱学与光谱分析
2013, 33(5): 1401

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