【摘 要】
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光谱成像技术可以得到物体的二维空间信息和一维光谱信息,空间信息可以确定物体的形状、尺寸等外在特征,光谱信息可分析物体的成分、含量等内在特征,光谱成像技术的图谱特点使其在许多领域均有着广泛的应用。传统的光谱成像多需要扫描方式来得到空间和光谱的三维数据,数据采集时间长,且硬件系统通常有扫描移动部件。作为一种新型的光谱成像实现方式,快照式光谱成像仅通过一次曝光采集一张图片,结合重建算法便可获取物体的二维
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光谱成像技术可以得到物体的二维空间信息和一维光谱信息,空间信息可以确定物体的形状、尺寸等外在特征,光谱信息可分析物体的成分、含量等内在特征,光谱成像技术的图谱特点使其在许多领域均有着广泛的应用。传统的光谱成像多需要扫描方式来得到空间和光谱的三维数据,数据采集时间长,且硬件系统通常有扫描移动部件。作为一种新型的光谱成像实现方式,快照式光谱成像仅通过一次曝光采集一张图片,结合重建算法便可获取物体的二维空间信息和一维光谱信息。本文主要研究编码孔径快照式光谱成像,采用数字微镜进行随机编码,研究比较不同的重建算法。首先,介绍了编码快照式光谱成像的原理以及压缩感知重建算法,包括梯度投影稀疏法（Gradient Projection for Sparse Reconstruction,GPSR）和交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）。其次,为进一步提高重建光谱图像的质量,提出并介绍了基于神经网络光谱图像重建算法。接着,选用公共数据集模拟单光栅编码光谱成像方式获取测试图,并对GPSR、ADMM和神经网络三种算法进行多光谱重建的仿真分析,神经网络算法虽然训练时间较长,但重建时间相对较短,且光谱图像的重建效果更佳。最后,初步设计搭建了基于数字微镜的单光栅快照式光谱成像系统,并使用神经网络算法对系统采集到的激光图像进行重建,实验结果表明两种波长的激光光斑图像可以准确的分开,且激光光谱位置较准确。
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