拉曼成像是一种无损伤、 无需标记的光谱成像技术, 在生物医学领域得到了广泛的应用。 然而, 由于大多数生物样本中的自发拉曼信号都很弱, 为了获得较好的成像结果, 需要较长的时间来获取高信噪比的拉曼光谱, 严重影响了拉曼成像的时空分辨率, 阻碍了其在快速动态体系中的应用。 多通道拉曼成像是解决这一问题的有效途径之一, 在多通道拉曼成像技术中, 完整拉曼光谱的标定-重建算法是关键。 目前, 适用于光谱重建的算法有伪逆法、 Wiener估计算法等, 这些方法虽然简单且易于实现, 但是在应用于多通道拉曼成像时, 一方面易受噪声、 振动等非线性因素的直接干扰, 另一方面在多通道拉曼成像中, 数量相对较少的训练样本和坏样本的存在均很容易影响重建效果。 为解决这两类因素的影响, 本文提出了一种基于训练样本优化和主成分分析(PCA)的拉曼光谱重建算法。 首先, 利用滤光片理论响应矩阵函数计算训练样本的模拟窄带测量值, 借助Wiener估计重建完整拉曼光谱, 得到重建光谱的模拟窄带测量值, 比较样本与重建光谱的窄带测量值, 完成训练样本的优化; 然后, 基于多项式回归, 拓展优化处理后的窄带测量值, 降低非线性因素的干扰; 最后, 利用主成分分析, 提取训练样本主要信息, 完成转移矩阵的计算, 并引入归一化处理, 实现拉曼光谱的快速重建。 在试验中, 选取有机玻璃(PMMA)作为实验样本, 利用伪逆法、 Wiener估计算法和本算法, 分别完成拉曼光谱重建。 采用均方根误差, 评价拉曼光谱的重建精度。 结果证明, 该算法优于传统算法, 为拉曼成像技术进一步在快速动态体系中的应用提供了理论支持。

随着图像处理技术的发展, 尤其在多路图像传输处理系统中, 需要极高的图像处理速度。提出了RapidIO网络互联加QDR2存储器高速存储的方案, 满足了多路红外图像并行处理的高速性、实时性要求, 可广泛应用于嵌入式图像处理系统中。在该平台上实现了三路红外图像的实时拼接功能, 验证了该平台的可靠性及实用性。

根据有机物农药的荧光发光机制,利用光纤传感技术、光栅分光技术和多通道图像传感器技术研制了一种农药残留荧光光谱测量系统。系统以脉冲氙灯为光源,以Y型球面光纤探头传输和探测荧光,以小型平场光谱仪实现荧光分光,以高速数据采集模块实现荧光信号的采集转换。该系统一次曝光即可获得农药的荧光光谱。利用该系统实现了对西维因等农药的荧光光谱特性的实验,结果表明：以319 nm紫外光激发农药溶液时,荧光光谱位于可见光340～750 nm之间,系统的最小检测质量浓度可达0.003 mg/L,当农药质量浓度在0～0.1 mg/L范围之间时系统具有较好的线性关系。利用该仪器对白菜中痕量农药浓度进行了测试,其回收率接近100%。