基于群稀疏空间光谱总变分的高光谱混合噪声图像恢复

高光谱图像(HSI)在采集的过程中,由于受到环境和传感器的影响,图像会被大量混合噪声污染,会影响遥感图像后续应用的性能,因此从混合噪声中恢复干净的HSI成为了重要的预处理过程。而一些现有的张量模型,在去除含有条带和死线的混合噪声时,并不能取得很好的效果。为此,提出了一种基于群稀疏空间光谱总变分的高光谱混合噪声图像恢复算法(FRTCSSTV);为了避免过度平滑,该算法利用群稀疏空间光谱全变分正则化来增强空间谱维的稀疏性,同时为了保持HSI原有的结构,采用直接对张量纤维秩进行约束的方法来表示HSI的全局低秩。在模拟和真实的高光谱图像实验中,与其他模型相比,FRTCSSTV方法在去除含有条带和死线噪声的混合噪声时具有更好的性能。

空间光谱成像仪热设计参数的灵敏度

针对空间光学遥感器在轨运行期间其热物理属性的实际参数与热设计参数之间存在一定的偏差,从而影响整机热设计的问题,本文基于系统灵敏度理论,对空间光学遥感器的热设计进行了分析,并建立了在轨条件下的热平衡方程组。通过分析热平衡方程组的设计变量,总结出影响整机温度分布的热设计参数。以某空间光谱成像仪热设计为例,分析了上述影响整机温度分布的设计参数的灵敏度。灵敏度分析结果表明:整机平均温度对太阳吸收系数的灵敏度几乎为零;对红外半球发射率的灵敏度为2.2～14.55℃;对内部热源的灵敏度为1.8～2℃/W;对导热率的灵敏度为2.25×10-3～4.39×10-2 m℃2/W;对接触导热系数的灵敏度为0～1.1×10-3 m2℃2/W。试验验证结果表明,基于灵敏度分析结果的热控设计方案有效且可行。

空间光谱成像及集成光学薄膜技术发展现状

随着空间光谱成像技术向更高精度和更宽光谱方向发展,长线阵及大面阵探测器以其优异的成像性能已经成为全谱段多光谱(高光谱甚至超光谱)成像光谱仪主要的光电转换器件。论文在分析空间光谱成像技术发展现状的基础上,介绍了空间集成光学薄膜技术发展历程及现状,并对空间集成光学薄膜技术的未来发展进行了展望。

空间光谱仪指向机构的力学分析

为了准确分析空间CO2光谱仪指向机构的力学特性,本文根据轴承结构参数,建立了轴承有限元接触分析模型。计算了不同载荷下轴心的位移量,用多项式对计算结果进行拟合得到轴承非线性刚度曲线。在指向机构有限元力学模型中,利用相应刚度的弹簧单元替代轴承结构,经过有限元频率响应分析后获得指向机构的动态特性。仿真实验显示:在重力工况下指向镜的面形在光轴和子午方向分别为19.23nm和19.27nm,满足优于λ/30(均方根值RMS,λ=632.8nm)的设计要求,3个方向基频均大于100Hz。振动试验显示,3个方向基频均优于100 Hz,振动试验后反射镜镜面面形精度为λ/35。分析结果与仿真结果相符,表明利用非线性接触分析方法可以较为准确地求解轴承刚度,同时空间光谱仪指向机构静/动力学性能满足设计要求。

一种异形轻量化空间光谱仪铝反射镜结构设计

针对多通道探测,体积、质量要求严苛,光路在空间中交叉折叠,反射镜数量多,易发生干涉的复杂光机系统中铝反射镜结构设计和轻量化需求,提出了一种新型空间光谱仪用异形轻量化铝反射镜结构设计方法,包括材料选择、构型设计、装配变形卸载方式、轻量化设计方法、表面镀层、测试和检测等关键技术。对某空间光谱仪的研制和测试验证表明,利用本文方法设计的所有铝镜均能满足系统性能要求,且轻量化率均优于50%。本文方法可适用于涉及铝反射镜的多种类型空间光机系统,可为其中铝反射镜设计和紧凑化光机系统设计提供参考。

纳米颗粒近场空间光谱散射建模与显微成像分析

用非直观偏振参数显微成像,即采用在传统显微光路中插入模式化装置,通过拟合过滤后对所得数据反演成像,通过对金属纳米颗粒在近场空间散射光谱分析,来解决空间散射现象。用非直观偏振参数显微成像与传统直观成像做对比,并通过时域有限差分法建模仿真,来描述近场直观与非直观散射光谱的差异,对比结果发现,非直观偏振参数显微反演成像的分辨率比直观成像更高,不但能够清晰的探测到纳米颗粒的形状和电场分布,而且比直观成像获得更广泛的空间散射光谱。

基于多通道空间光谱全变差的衍射光谱图像复原算法

在衍射成像光谱仪成像过程中,准焦谱段成像会受到其他离焦谱段的干扰而产生模糊.现有的重构算法只利用了图像空间信息,并且对于此类不适定反问题的复原效果不佳.因此,提出了一种基于多通道空间光谱全变差的正则化方法来重构衍射光谱图像.首先根据衍射光谱成像原理构建退化光谱图像的观测模型,然后在最大后验概率框架下结合空间和光谱先验信息建立复原模型.该方法充分利用衍射光谱图像的局部空间平滑性和局部光谱平滑性,并使用交替方向乘子法对模型进行有效的优化.大量实验表明,与其他的衍射光谱图像重构方法相比,此复原模型在平均峰值信噪比、平均结构相似度、平均光谱角距离和视觉质量方面都具有一定的优越性.此外,对于多通道模糊重叠且受噪声干扰的病态问题,该模型能够在保证求解速度的情况下抑制噪声,保留边缘信息,减缓锯齿状光谱失真的情况.

LED平面光源空间光谱分布对辣椒生长的影响

研究了LED光源空间光谱分布对辣椒(CapsicumannuumL.)生长的影响。用平面LED光源设置辣椒生长所需空间光谱环境,选择红光强度比为3∶2∶1的3个区域,观测记录辣椒生长过程;通过改变蓝红光强和蓝红光比进行对比试验。结果发现红光最强的区域辣椒果实质量是红光强度最弱区域的2倍;在蓝红光比不变的条件下,蓝、红光强同比降低20.0%的区域辣椒果实重量降低约7.0%,蓝红光比为5∶1的对照区域辣椒果实质量比蓝红光比为1.2∶1的区域降低了约69.0%。说明空间红光光谱分布较强的区域更有利于辣椒生长,控制空间光谱红蓝光比不变,改变空间光强对辣椒生长也有一定影响,空间蓝光光谱分布较强的区域不利于辣椒生长。

空间光谱差比参量及其模拟应用

针对自然界中广泛存在的光谱特征随空间有规律变化的一类地物在混合像元背景地物的干扰下难以有效识别的问题,提出了基于空间光谱差比参量的识别方法。通过理论分析与公式推导,首先对空间光谱差比参量的概念进行了定义,然后基于图像模拟.通过算法设计应用该参量进行目标识别。结果表明,该参量对于不同目标背景干扰下该类地物的识别具有科学性及有效性,模拟图像的分类识别精度达到了99.8%,随着影像空间分辨率与光谱分辨率的逐步提高,具有一定的应用前景。

基于空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类

为了提取高光谱图像的空间-光谱联合特征,本文提出了一种基于改进的空间金字塔注意力机制残差网络的高光谱图像分类模型。首先采用主成分分析法去除光谱冗余,结合空间金字塔注意力机制,改进残差网络的高光谱图像分类模型获取精细化特征。然后利用空间金字塔注意力模型实现多尺度联合特征关注,提升对联合特征的敏感性,并有效地强调并聚焦空间和光谱信息,实现信息交互。最后经过Softmax分类器获得分类标签。本文提出的方法在MUUFL和Tento数据集上进行了实验,结果表明,本文算法的总体分类精度分别达到了94.08%和98.32%。相比于其他高光谱分类模型,本文模型的收敛速度较快,在分类性能上取得了明显的提升,获得了更高的地物分类精度。

空间特性光谱反演及对户外光谱修正的可行性研究

户外高光谱探测可以快速获取样品的光谱信息,但受环境光线和样品二向反射特性的影响,采集到的光谱并不能准确反映样品的真实信息,对户外探测精度有一定影响。为了提高户外高光谱探测精度,提出了一种使用空间特性光谱对户外光谱进行修正的方法,以冬枣、红提、小白杏为研究对象,使用Walthall、Shibayama、Ross-li、Roujean与Rahman这5种BRDF模型反演3种果品的空间特性光谱,利用反演的空间特性光谱对户外光谱进行修正,之后分别建立暗室光谱、户外光谱与修正光谱的品质预测模型。反演结果表明:3种果品的空间特性光谱均有较好的反演效果,反演误差从低到高依次为冬枣、小白杏、红提,平均决定系数R2分别为0.957、0.947、0.927,平均误差分别为3.56%、4.90%、8.23%;5种BRDF模型中,Walthall模型的反演效果最佳,平均决定系数R2与误差分别为0.949、5.33%,Ross-li模型的反演效果最差,平均决定系数与误差分别为0.934、6.05%。户外光谱修正结果表明:户外光谱经过修正后噪声减少,光谱更为平滑,且光谱趋势与暗室光谱一致,受反演效果影响,冬枣光谱的修正效果最佳,而红提与小白杏的修正光谱中噪声较多。品质预测模型结果表明:3种果品的品质预测模型预测效果差异较大,从高到低依次为冬枣、小白杏、红提,可能与3种果品的品质不同有关;5种BRDF模型得到的修正光谱所建立的模型预测效果不同,但无显著差异;预测模型中,使用暗室光谱建立的预测模型最优,修正光谱建立的模型预测能力优于户外光谱建立的模型,表明户外光谱经过修正后模型预测能力得到提升。BRDF模型能够较好地反演果品的空间特性光谱,修正后的光谱与暗室光谱较为接近,修正光谱建立的模型优于户外光谱建立的模型,表明使用空间特性光谱对户外光谱进行修正的方法是可行的,可为提高户外无损检测的精度提供一种新的思路。

空间偏移拉曼光谱分析技术及其在食品次表层检测中的应用

空间偏移拉曼光谱(SORS)是一种应用于浑浊/分层介质深层无损检测的新型拉曼光谱分析技术。分层物质不同深度的拉曼信号随传输距离增加对探测器的贡献产生规律性变化,SORS技术通过采集偏移激光入射点不同距离的拉曼光谱,结合最佳偏移距离信号增强、次表层谱峰识别、次表层信号分离等方法降低表层的干扰,获取纯净的次表层物质拉曼信号,然后借助拉曼的分子特异性实现无损的次表层物质定性和定量检测。介绍了空间偏移拉曼光谱技术的基本概念及测量技术,详细阐述了空间偏移拉曼光谱数据的分析方法及该技术在食品次表层检测中的应用,讨论了空间偏移拉曼光谱技术的限制条件并展望了该领域的未来发展。

高光谱高空间分辨率遥感观测、处理与应用

高光谱遥感技术是遥感领域的研究热点之一。然而,由于成像口径与能量等限制因素,难以同时获得高光谱和高空间分辨率的图像,这极大限制了高光谱遥感在精细尺度任务中的应用。近年来,随着高光谱成像技术及无人机为代表的新型观测平台的发展,高光谱高空间(双高,同时具备纳米级光谱分辨率与亚米级空间分辨率)遥感技术发展迅猛,推动了高光谱遥感技术的应用,但同时也带来了更多问题。极高的空间与光谱分辨率使得数据更加海量高维,加剧了高光谱数据的空间异质性和光谱变异性,为影像智能信息处理带来更大的挑战。为此,本文将从双高遥感影像基准数据集、双高遥感影像智能信息处理、双高遥感影像典型应用3个方面论述双高遥感应用与发展现状。

融合多尺度特征卷积神经网络的多光谱图像压缩方法

不同于普通图像压缩,多光谱图像压缩除了需要去除空间冗余同时还需要去除光谱间冗余,近年来研究表明端到端的卷积神经网络模型在图像压缩方面具有很好的性能,但对于多光谱图像压缩其编解码器并不能有效解决同时高效提取到多光谱图像空间和光谱间特征的问题,同时也会忽略图像局部特征信息。针对以上问题,本文提出了一种融合多尺度特征卷积神经网络的多光谱图像压缩方法。所提出网络在压缩模型的编解码器中嵌入了可以提取出不同尺度下空间和光谱间特征信息的多尺度特征提取模块,以及可以用来捕捉局部空间信息和光谱信息的空间光谱间非对称卷积模块。实验表明,与传统算法如JPEG2000和3D-SPIHT以及深度学习方法相比,在Landsat-8的7波段和Sentinel-2的8波段数据集上所提出模型的峰值信噪比(PSNR)指标高于传统算法1-2dB。在平均光谱角度(MSA)指标的衡量下,所提出的模型在Landsat-8数据集上优于传统算法约8×10^(-3)rad,在Sentinel-2数据集上优于传统算法约2×10^(-3)rad。满足了多光谱图像压缩对空间和光谱间特征提取以及局部特征提取的要求。

空间静态偏振调制干涉光谱系统的设计与仿真

为了更好地获取目标物的光谱偏振信息,设计了一套空间静态偏振调制干涉光谱系统。该系统结合了空间外差光谱和偏振光谱强度调制技术,只需一次采样便可同步获取目标的分辨偏振光谱信息以及高光谱分辨率的Stokes矢量偏振光谱。首先从偏振光谱强度调制和空间外差光谱仪的光学理论入手,对该系统的光谱信息采集和偏振信息调制解调过程进行数学推导。然后根据调制模块中高阶相位延迟器的厚度与光谱仪带宽之间的对应关系,发现现有的光谱仪带宽过窄,导致延迟器厚度过大,无法适应宽波段的光谱测量需求。结合延迟器厚度与光谱复原分辨率的约束关系,在极限厚度下得出了空间外差光谱仪的最小拓宽光谱范围。最后根据改进的参数匹配设计,对探测过程进行了计算机数值模拟。研究结果表明:在空间外差光谱仪的最小拓宽工作波段内,对CCD探测器记录的干涉图进行基于傅里叶变换的解调处理,能够高保真地复原输入光信号的Stokes参量的偏振光谱信息,从而验证了该系统的可行性。

基于光谱-空间注意力残差网络的高光谱图像分类

在高光谱图像分类任务中,引入注意力改变提取到的光谱和空间特征权重,有效突出重要特征,提高分类准确率。将注意力机制、残差网络和特征提取模块集成到分类框架中,引入中心区域光谱注意力机制,在避免干扰像素对波段权重影响的同时,利用周围像素增强中心像素波段,增强光谱特征的鲁棒性进而提取有效的光谱特征。并在此基础上提出了光谱-空间注意力残差网络,该网络可以从高光谱图像中连续提取到丰富的光谱特征和空间特征,并通过残差网络连接特征提取模块,缓解了精度下降问题,保证网络良好的分类性能。在4个公开数据集上,所提出的分类算法和其他算法相比,各项指标均达到最优。

基于光谱-空间联合Transformer模型的黄河三角洲湿地高光谱影像分类

黄河三角洲湿地地物类型在光谱曲线上差异较小,且在空间上分布零散,呈破碎化特性。现有的分类方法受限于局部感受野难以捕捉到图像的长距离依赖关系,导致在黄河三角洲湿地高光谱影像中分类精度不理想,针对此问题,本文提出了一种光谱-空间联合Transformer模型。光谱和空间支路分别以光谱向量和空间邻域为输入,基于自注意力机制提取全局光谱和空间特征,在两个支路引入多阶特征交互层,实现浅层边缘信息和深层语义信息的融合,最后采用自适应相加的方式将两路特征融合,送入分类器实现最终分类。本文在黄河三角洲湿地高分五号GF-5和CHRIS两幅高光谱影像上验证方法的有效性,实验结果表明,该方法显著提高了湿地分类的精度,在选用3%的样本训练条件下总体精度分别达到了90.90%和94.17%,优于其他分类方法。研究结果可实现黄河三角洲湿地地物类型的高精度分类,为湿地的保护提供技术支持。

基于空间位移拉曼光谱的皮肤含水量无创检测

基于空间位移拉曼光谱原理,搭建了一套可以实现微小空间位移的装置,确定了最优的空间位移距离为300μm,用于穿透皮肤表层,减少皮肤表面水份、油脂等污染物的干扰,最终采集到皮肤内层的水份拉曼信号。该装置采用拉曼波数在3390 cm^(−1)(水拉曼峰)和2935 cm^(−1)(蛋白峰)处的强度之比确定组织中的水-蛋白比例,采用便携式光谱仪使设备便于移动,探头和光谱仪以光纤相连使探头可灵活操作,设计满足临床使用要求。实验中检测了7个人、每人10个共70个不同位置的皮肤光谱,将光谱进行去背景算法处理,然后得到精确的拉曼峰强度。以电学法皮肤水份测试仪测试结果作为对比,以组内相关系数作为一致性分析指标,由单个测量组内相关系数为0.889可以看出,基于空间位移拉曼光谱法的人体活体皮肤含水量检测具有较高可行性。

高光谱图像去噪的稀疏空谱Transformer模型

现阶段Transformer模型的应用提升了高光谱图像去噪的性能,但原始Transformer模型对图像空间-光谱耦合关联性的利用仍存在不足;对空间特征的处理存在过于平滑,容易丢失小尺度结构的现象;同时在光谱维度上也过于关注全部通道特征,缺乏对不同光谱波段间差异性的利用;为了应对这些问题,本文提出了一种新的稀疏空谱Transformer模型,提升了对空谱耦合关联性的利用。在空间维度,引入局部增强模块增强空间特征细节,应对过平滑问题;同时在光谱维度上提出了Top-k稀疏自注意力机制,自适应选择前K个最相关的光谱通道特征进行特征交互,从而能够有效捕获空谱特征。最终通过稀疏空谱Transformer的层级残差连接实现高光谱图像的去噪。在ICVL数据集上分别对高斯噪声和复杂噪声进行去噪处理,峰值信噪比分别达到40.56 dB和40.19 dB,证明了本文提出的稀疏空谱Transformer模型优越的性能。

逆向空间偏移拉曼光谱技术应用于聚合物材料结构剖析

空间偏移拉曼光谱技术[1](spatially offset Raman spectroscopy,SORS)的原理是基于激光照射位置与拉曼信号的收集位置偏移一定的距离。逆向空间偏移拉曼光谱技术[2](inverse spatially offset Raman spectroscopy,Inverse-SORS)是SORS技术的一种衍生变体。如Scheme 1所示是一套自搭建的Inverse-SORS系统,激光通过锥透镜形成环形光束照射到样品表面上,并在该环形光束的中心位置收集产生的拉曼信号,可通过移动锥透镜调节样品上环形光束的大小,从而改变空间偏移量(Δs)的大小。在本实验中,测试对象有样品Ⅰ:上层是厚度为0.50mm的PMMA,下层是厚度为0.30mm的PTFE,以及样品Ⅱ:上层是厚度为0.30mm的PTFE,下层是厚度为1.50mm的PMMA;采用波长为532nm的激光为激发光,其功率为50 mW,信号收集时间60s。对于样品Ⅰ的实验结果,从图1(a)中可看出,在偏移距离Δs为1.37mm时可获得几乎纯净的PTFE的拉曼光谱,图1(b)展示了I_(PTFE@731cm^(-1))/I_(PMMA@810cm^(-1))信号强度比值随Δs的变化曲线,反映出随Δs的增加,下层PTFE信号贡献占比增加的规律,但是Δs过大会因为光子迁移距离远而导致其信号强度降低。对于样品Ⅱ,从图1(c)可看出,在Δs为1.37mm时仍然出现明显的上层PTFE的信号,但是,I_(PMMA@810cm^(-1))/I_(PTFE@731cm^(-1))随Δs的增加逐渐增大[图1(d)],表明通过改变Δs,可以凸显出下层PMMA的结构特征。此实验表明了Inverse-SORS技术对聚合物材料纵向结构剖析的可行性。