本發(fā)明涉及光譜測(cè)量和光譜成像領(lǐng)域，特別涉及一種液晶可調(diào)諧濾波器成像光譜重建方法。

背景技術(shù)：

液晶可調(diào)諧濾波器(簡(jiǎn)稱LCTF)由線性偏振器、固定阻滯器和液晶分子組成，通過(guò)外界電壓的變化改變液晶分子的排列方向，使輸出光譜間互相干涉，目標(biāo)波長(zhǎng)光譜信號(hào)增強(qiáng)，其它波長(zhǎng)光譜信號(hào)減弱，從而輸出不同波長(zhǎng)的光譜。液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)具有覆蓋光譜范圍廣、調(diào)諧連續(xù)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單緊湊、響應(yīng)速度快和通光口徑大等優(yōu)點(diǎn)，在生物醫(yī)學(xué)、半導(dǎo)體、農(nóng)業(yè)、遙感和天文等涉及光譜測(cè)量或光譜成像的領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。

基于液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)的光譜成像系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)定不同的中心波長(zhǎng)對(duì)成像目標(biāo)進(jìn)行采樣，然后分時(shí)掃描獲取對(duì)應(yīng)中心波長(zhǎng)處的二維空間圖像。整合所有的二維空間圖像數(shù)據(jù)，形成一個(gè)三維數(shù)據(jù)立方體D(x，y，λ)，每個(gè)空間位置(x，y)的波長(zhǎng)λ維度的信息為該空間點(diǎn)的光譜信息。然而，液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)結(jié)構(gòu)中包含的多個(gè)線性偏振器，導(dǎo)致透過(guò)率損失嚴(yán)重，為了使探測(cè)器能積分獲得足夠的光強(qiáng)，液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)應(yīng)具有足夠大的透過(guò)帶寬。而大的透過(guò)帶寬，又導(dǎo)致不同波長(zhǎng)處的透過(guò)率曲線互相混疊，使探測(cè)器測(cè)得的當(dāng)前波段的光強(qiáng)混有其它波段的信息，即產(chǎn)生了光譜模糊，造成光譜精度不高，光譜分辨率低的問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)著重于液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜系統(tǒng)的應(yīng)用而對(duì)于液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜重建的相關(guān)研究較少，為了去除成像光譜模糊，恢復(fù)成像光譜的真實(shí)信息，本發(fā)明提出了一種液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜重建方法及裝置。該方法實(shí)現(xiàn)了液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜的重建，并有效地去除了光譜模糊，提高了光譜精度和光譜分辨率，恢復(fù)了成像光譜的真實(shí)信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題為：針對(duì)液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜存在的光譜模糊，提出了一種液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜重建方法，有效地去除了光譜模糊，提高了光譜精度和分辨率，實(shí)現(xiàn)了LCTF)成像光譜的重建。

本發(fā)明解決上述的技術(shù)問(wèn)題采用的技術(shù)方案是：一種液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜重建方法，該方法利用的裝置包括成像目標(biāo)、準(zhǔn)直系統(tǒng)、液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)、成像透鏡和探測(cè)器陣列，成像過(guò)程如下：成像目標(biāo)發(fā)出或反射的光經(jīng)準(zhǔn)直系統(tǒng)準(zhǔn)直，再經(jīng)過(guò)液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)濾光，最后經(jīng)成像透鏡成像于探測(cè)器陣列上，調(diào)節(jié)液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)的控制電壓，使不同頻率的光通過(guò)，如此掃描獲得各個(gè)波段的圖像數(shù)據(jù)。該方法的流程圖見(jiàn)圖2，具體步驟如下：

步驟1)成像光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜成像系統(tǒng)分時(shí)掃描成像獲取的各個(gè)波段的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括暗電流扣除、平場(chǎng)校正及流量校正等。

步驟2)生成三維數(shù)據(jù)立方體D(x，y，λ)

整合步驟1)中預(yù)處理完畢的各個(gè)波段的圖像，生成空間(x，y)維度和波長(zhǎng)λ維度的三維數(shù)據(jù)立方體D(x，y，λ)。

步驟3)建立液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜混疊函數(shù)模型

獲取液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)掃描成像所對(duì)應(yīng)各個(gè)波長(zhǎng)處的光譜透過(guò)率曲線，并用高斯分布模型進(jìn)行擬合。將所有擬合完畢后的光譜透過(guò)率曲線組合，形成液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)的光譜混疊函數(shù)模型SMF。

步驟4)結(jié)合RL算法進(jìn)行光譜重建

液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜成像系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為：

d(x，y，λ)＝i(x，y，λ)+n(x，y，λ) (1)

i(x，y，λ)＝∑_u，x，yo(u，v，γ)h₁(x-u，y-v，λ)h₂(λ，γ) (2)

其中，d(x，y，λ)是混有噪聲的圖像數(shù)據(jù)，i(x，y，λ)是不含噪聲的圖像數(shù)據(jù)，n(x，y，λ)是探測(cè)器的光子計(jì)數(shù)噪聲，為泊松分布噪聲。o(u，v，γ)是真實(shí)光譜圖像數(shù)據(jù)，h₁(u，v)是系統(tǒng)空間模糊函數(shù)，取決于系統(tǒng)的PSF，h₂(λ，γ)是步驟3)中液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)的光譜混疊函數(shù)SMF。

Richardson-Lucy算法是泊松噪聲模型下的極大似然估計(jì)圖像數(shù)據(jù)復(fù)原方法，結(jié)合液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜成像系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型后算法迭代關(guān)系的推導(dǎo)如下：

在泊松噪聲模型下,光譜圖像數(shù)據(jù)中所有的點(diǎn)(x，y，λ)的概率質(zhì)量函數(shù)PMF為,

其中D(x，y，λ)為步驟2)中所得的三維數(shù)據(jù)立方體。對(duì)(3)式取對(duì)數(shù)可得,

ln(P[d(x，y，λ)＝D(x，y，λ)])＝∑_x，y，λD(x，y，λ)ln(i(x，y，λ))-i(x，y，λ)-ln(D(x，y，λ)！)

(4)

對(duì)光譜圖像中一點(diǎn)o(u₀，v₀，γ₀)求偏導(dǎo)，并令偏導(dǎo)數(shù)等于零，以最大化(4)式的值，相當(dāng)于使(3)式中的PMF最大化。那么(4)式變?yōu)椋?/p>

根據(jù)(2)式有，

把(6)式代入(5)式，可將(5)式化為，

只考慮波長(zhǎng)維度的重建，所以可以消除h₁(u，v)的影響，再在(7)式兩邊同時(shí)乘以點(diǎn)o的光譜圖像數(shù)據(jù)o(u₀，v₀，γ₀)，可得出真實(shí)光譜圖像數(shù)據(jù)的迭代關(guān)系公式：

i^old(x，y，λ)＝∑_{x，y，λ}o^old(u，v，λ）h₂(λ，γ) (9)

其中o^new(u₀，v₀，γ₀)和o^old(u₀，v₀，γ₀)為點(diǎn)o的真實(shí)光譜圖像迭代前后的數(shù)據(jù)。

一旦給出一個(gè)真實(shí)光譜圖像數(shù)據(jù)的初始估計(jì)，當(dāng)?shù)K止條件滿足就停止運(yùn)算?？稍O(shè)定最大迭代次數(shù)K為迭代終止條件。對(duì)目標(biāo)每個(gè)空間位置點(diǎn)的光譜分別進(jìn)行迭代重建，整合形成重建后的三維數(shù)據(jù)立方體。

本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜重建，并有效地去除了光譜模糊，提高了光譜精度和光譜分辨率，恢復(fù)了成像光譜的真實(shí)信息。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明所提供的液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜成像系統(tǒng)裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明所提供的液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)成像光譜重建方法的流程圖；

圖3為液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜混疊函數(shù)SMF；

圖4為液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)光譜重建前后的對(duì)比圖。

圖中附圖標(biāo)記含義為：1為成像目標(biāo)，2為準(zhǔn)直系統(tǒng)，3為液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)，4為成像透鏡，5為探測(cè)器陣列。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施方式進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明。

如圖1所示，本發(fā)明提出了一種LCTF成像光譜重建方法，該方法利用的裝置包括成像目標(biāo)1、準(zhǔn)直系統(tǒng)2、液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)3、成像透鏡4和探測(cè)器陣列5。成像過(guò)程如下：成像目標(biāo)1發(fā)出或反射的光經(jīng)準(zhǔn)直系統(tǒng)2準(zhǔn)直，再經(jīng)過(guò)液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)3濾光，最后經(jīng)成像透鏡4成像于探測(cè)器陣列5上，調(diào)節(jié)液晶可調(diào)諧濾波器(LCTF)3的控制電壓，使不同頻率的光通過(guò)，如此掃描獲得各個(gè)波段的圖像數(shù)據(jù)。

為了更好地說(shuō)明本發(fā)明的方法與步驟，利用可見(jiàn)波段的LCTF光譜成像系統(tǒng)測(cè)試Hg(Ar)燈譜(光譜范圍400nm-700nm)，并進(jìn)行光譜重建仿真實(shí)驗(yàn)。預(yù)先設(shè)定LCTF的采樣波長(zhǎng)，此處設(shè)定起始采樣波長(zhǎng)為400nm，采樣間隔為10nm，終止采樣波長(zhǎng)為700nm。

該方法的流程示意圖見(jiàn)圖2，其具體實(shí)施步驟如下：

1)成像光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)LCTF光譜成像系統(tǒng)分時(shí)掃描成像獲取的各個(gè)波段的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括暗電流扣除、平場(chǎng)校正及流量校正等。

2)生成三維數(shù)據(jù)立方體D(x，y，λ)

整合步驟1)中預(yù)處理完畢的各個(gè)波段的圖像，生成空間(x，y)維度和波長(zhǎng)λ維度的三維數(shù)據(jù)立方體D(x，y，λ)。

3)建立LCTF光譜混疊函數(shù)模型

獲取LCTF掃描成像所對(duì)應(yīng)各個(gè)波長(zhǎng)處的光譜透過(guò)率曲線，并用高斯分布模型進(jìn)行擬合。將所有擬合完畢后的光譜透過(guò)率曲線組合，形成LCTF的光譜混疊函數(shù)模型(SMF)，如圖3所示。

4)結(jié)合RL算法進(jìn)行光譜重建

真實(shí)光譜圖像數(shù)據(jù)的迭代關(guān)系公式：

i^old(x，y，λ)＝∑_x，y，λo^old(u，v，λ）h₂(λ，γ)

其中D(x，y，λ)為步驟2)中所得的三維數(shù)據(jù)立方體，o^new(u₀，v₀，γ₀)和o^old(u₀，v₀，γ₀)分別為真實(shí)光譜圖像迭代前、后的數(shù)據(jù)，i^old(x，y，λ)為不含噪聲的圖像數(shù)據(jù)，h₂(λ，γ)是步驟3)中的LCTF的光譜混疊函數(shù)SMF。

設(shè)定目標(biāo)(u₀，v₀)點(diǎn)處的真實(shí)光譜圖像各像素點(diǎn)的初始估計(jì)(0到1之間的隨機(jī)數(shù))。依據(jù)仿真經(jīng)驗(yàn)，設(shè)定最大迭代次數(shù)K，可迭代計(jì)算獲得重建光譜。(u₀，v₀)點(diǎn)處重建前后的光譜如圖4所示。由圖4可知重建前的光譜分辨率較低，難以區(qū)分546nm和577nm處的特征譜線，特征譜線的位置和幅度也存在偏差。而光譜通過(guò)本發(fā)明的方法重建后，光譜分辨率，特征譜線的位置精度和幅度精度都得到了提高，基本吻合真實(shí)光譜。因此，本發(fā)明的方法有效地去除了光譜模糊，提高了光譜精度和光譜分辨率，實(shí)現(xiàn)了LCTF成像光譜重建。

對(duì)目標(biāo)每個(gè)空間位置點(diǎn)的光譜分別進(jìn)行迭代重建，最后形成重建后的三維數(shù)據(jù)立方體。