1 华中科技大学武汉光电国家研究中心，湖北 武汉 430074
2 华中科技大学光学与电子信息学院，湖北 武汉 430074
3 湖北光谷实验室，湖北 武汉 430074
光谱分离成像是一种可同时获取光谱信息、空间位置信息的探测技术，被广泛应用于地理、环境、生物、光学等领域，集成化是该技术的重要发展方向之一。提出了一种基于超透镜的光谱分离技术，采用选择性光谱响应单元结构对红、绿、蓝（RGB）三个波段的聚焦相位进行编码，基于单片器件即可收集不同位置的光谱信息，简化了获取光学信息的过程，推动了小型化光谱分离成像器件的进一步发展。
探测器 光谱分离成像 超表面 多焦点超透镜 几何相位 中国激光
2023, 50(18): 1813014
随着“绿色轮胎”概念的深入, 轮胎橡胶的有效成分直接关系到橡胶合格与否, 而轮胎橡胶对于检测部门而言是一个“黑色”分析系统, 如何利用现有手段进行橡胶成分的准确检测至关重要。 太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术已经成功应用于物质检测分析当中, 但是在许多情况下, 从橡胶这个复杂样品中观察到的太赫兹光谱数据代表了几个相互关联的组分或特征成分共同作用的综合结果, 原始数据中包含的实际信息可能会重叠, 进而影响橡胶混合物中各组分的分析。 为了解决太赫兹光谱重叠的问题, 利用太赫兹光谱矩阵连续平滑和浓度矩阵稀疏的特点, 将具有平滑特性的2范数和具有稀疏特性的1/2范数引入到非负矩阵分解方法, 提出基于光谱特征约束非负矩阵分解(constraint non-negative matrix factorization, CNMF)的太赫兹混叠光谱分离方法。 首先通过THz-TDS获取丁腈橡胶(NBR)与硫化促进剂2-巯基苯并噻唑(MBT)二组分混合物, 以及NBR、 MBT和一硫化四甲基秋兰姆(TMTM)三组分混合物的时域光谱; 然后对时域光谱进行傅里叶变换得到其频域光谱, 进而获取混合物所对应的吸光度混叠光谱矩阵; 光谱分离之前对获得的光谱矩阵进行主成分分析, 初步判定混合物组分数, 最后利用非负矩阵分解算法(non-negative matrix factorization, NMF)、 基于纯变量初始化的非负矩阵分解(purity non-negative matrix factorization, PNMF)和CNMF三种方法对混叠光谱进行光谱解析。 对比发现, 相较于NMF和PNMF方法, CNMF算法的分离效果更佳, 特征吸收峰对应结果更准确, 针对不同组分混合物分离结果的相关系数均高于89%, 光谱角小于0.5, 具有较高的纯净物光谱还原度。 将带有约束的非负矩阵分解算法引入到太赫兹混叠光谱的分离上, 较好的提取出复杂混合物中单一成分的特征信息, 为后续的太赫兹多组分混合物的定性分析和定量计算奠定了较好的基础, 在绿色轮胎及橡胶的质量检测领域具有一定的研究前景。
太赫兹时域光谱 光谱分离 非负矩阵分解 轮胎橡胶 黑色分析体系 THz-TDS Spectral separation Non-negative matrix factorization Tire rubber Black analysis system 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3736
哈尔滨工程大学物理与光电工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
随着光纤技术的发展, 其在天文观测仪器中得到了广泛的应用。在天文观测仪器中光纤数目通常达到几千根, 当光纤空间排布的间距过小时, 输出光谱容易产生混叠的现象。在不改变结构的前提下, 用软件的方法实现混叠光谱的分离, 假定输出光谱的强度分布是高斯函数形式, 应用高斯函数拟合法实现了混叠光谱的分离。与光纤间距较宽时的输出光谱进行对比, 得到了较好的分离效果, 最小均方差为 1.43。结果表明该方法应用在混叠光谱的分离中是可行的。
高斯拟合 光谱混叠 光谱分离 天文观测 光纤技术 Gauss fitting spectral aliasing spectral separation astronomical observation optical fiber technology
天津大学 精密仪器与光电子工程学院 光电信息技术教育部重点实验室, 天津 300072
微距光谱分束是红外领域小型双波段成像系统的关键技术之一。利用菲涅耳衍射理论和角谱理论, 研究了双波长和宽角度入射光场通过阶梯光栅在分数泰伯距离下的衍射特性。建立了基于阶梯光栅的双探测阵列成像模型, 数值模拟了入射波长分别为4 μm和4.5 μm的光束在-30°~30°入射角度范围的光栅分束结果, 获取了探测面上的发光强度、能量和信噪比等参数值。此文的研究成果可为构建微型双波段成像装置及设计精密光谱分束器件提供理论支持。
阶梯相位光栅 频谱分离 分数泰伯效应 中红外波段 stepped phase grating spectral separation fractional Talbot effect mid-infrared band 红外与激光工程
2018, 47(2): 0220003
1 北京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京 100081
2 华北光电技术研究所,北京 100015
针对目标在真实红外场景图像中的非线性、非高斯特性,从非线性理论出发构建状态和观测模型,提出了一种基于最优非线性滤波算法的红外弱小目标检测前跟踪算法。采用基于谱分离思想的Wiener混沌展开方法对构建的随机微分方程进行求解,并将算法结构分为两部分：一部分与观测数据无关且耗时的计算放在观测前期完成;另一部分是与观测数据有关的实时快速计算放在后续执行,以提高运算效率。仿真结果表明,该算法在低信噪比红外目标检测中表现出了良好的检测性能,更适合实时应用。
最优非线性滤波 检测前跟踪 Wiener混沌多项式 谱分解格式 optimal nonlinear filtering tack-before-detect Wiener chaos decomposition spectral separation scheme
西安电子科技大学 机电工程学院, 陕西 西安 710071
由于大部分烟雾检测技术抗干扰性差, 难以区分森林水雾和绿地等假信息, 本文提出了使用主成分分析法及变换域测量技术, 基于光谱分离的烟雾检测方法。首先, 采用波长为460~520 nm、540~570 nm及580~610 nm 的3个带通滤光片获得被测物的光谱主成分。然后, 对光谱主成分进行空间映射, 构建变换域平面, 在该平面上应用简单的代数判断来实现对烟、水雾以及绿地的分类和识别。最后, 进行了1 000次的Monte Carlo仿真实验。 结果表明, 三波段光谱法简便可行, 分离度好, (P3, P4)的分离度为0.113, 不仅克服了传统图像和视频检测方法无法区分烟雾和水雾的缺点, 而且无需进行复杂的光谱数据分类计算, 在火灾监测领域很有实用价值。
烟雾检测 多光谱 光谱分离 主成分分析 smoke detection multispectra spectral separation Principal Component Analysis(PCA) 光学 精密工程
2013, 21(11): 2798
1 西安电子科技大学微电子学院, 陕西 西安710071
2 武警工程学院通信工程系, 陕西 西安710086
针对野外工作时机械扫描式的光学系统抗震性差、 目标识别率低、 实时性差等问题, 设计了采用多光谱分离算法实现非扫描目标识别遥感系统。 采用非扫描的M-Z干涉具提供空间光程差, 由红外CCD采集干涉条纹信息, 经CUP处理得到混合光谱, 结合可见光视频图像提供的坐标系实现识别目标。 其中采用遗传算法优化选择特征波长, 然后由粗糙集分类提取未知目标谱的属性, 取前1/3可信度的相应属性反演待测目标种类, 相比传统算法减少约9倍的运算量。 在不同天气、 不同背景条件下做实验, 得到系统在各种情况下的探测极限及识别概率。 由实验数据可知, 采用遗传算法和粗糙集分类相结合的多光谱分离算法可以快速、 有效地识别未知目标的种类。
目标识别 多光谱分离算法 M-Z干涉具 遗传算法 粗糙集分类 Target identification Multi-spectral separation algorithm M-Z interferometer Genetic algorithm Rough set classification 光谱学与光谱分析
2010, 30(10): 2767
