哈达码变换光谱成像仪数据复原算法

从哈达码变换光谱成像仪成像原理出发,对其光谱成像过程进行数学建模,分析了哈达码模板调制引起光谱信息混叠和空间信息混叠的原因,提出了一种根据光谱偏移量去除混叠的算法.采用自行研制的哈达码变换光谱成像仪进行了目标数据采集,用提出的去混叠算法对目标数据进行复原,得到目标的三维数据立方体,有效去除了空间信息混叠和光谱信息混叠,验证了算法的正确性.     

压缩感知光谱成像技术的编码孔径与探测器匹配优化

编码孔径光谱成像仪在实际应用中存在着编码模板与探测器分辨率不匹配从而降低系统分辨率的问题。针对该问题进行了两种情况分析,并通过数学理论建模给出了相应的解决方案。对于编码模板分辨率高于探测器分辨率这一情况,提出引入邻域嵌入超分辨技术的方法,实现了基于压缩感知的超分辨光谱成像。对于编码模板分辨率低于探测器分辨率这一情况,提出区块阈值划分的编码孔径,将编码微元按照区块阈值重新划分并进行灰度分级,从而实现低分辨率编码模板的高分辨率编码孔径。利用梯度投影稀疏重构(GPSR)算法进行数据立方体重建,实验结果表明:运用基于超分辨理论的编码孔径快照光谱成像系统所测得的光谱图像更精准,内容更丰富;采用基于区块阈值划分的编码孔径的编码孔径快照光谱成像系统具有更高的空间分辨率和光谱分辨率。结果证实优化后的编码孔径快照光谱成像系统,其分辨率和成像质量大幅度提升,并实现了高分辨率元件的100%利用。     

一种基于编码孔径的压缩传感图像重构算法的改进

针对压缩传感理论应用于实际系统成像时重构图像质量随图像采样率变化的问题,通过对正交匹配追踪算法进行改进,提出了一种利用空间光调制器实现编码孔径成像的压缩传感图像重构方法。该方法对传统的正交匹配追踪法迭代计算中已选入支撑集的列向量进行标记,并在下一次迭代计算中予以排除,从而减少了重构时间。在此基础上提出了将测量矩阵分别按行和按列排列进行重构后平均的图像增强算法。增强算法在达到同样重构质量时,减小了图像采样率,有利于图像数据的传输和存储。仿真实验验证了方法的有效性和稳定性,可为压缩传感技术的应用提供技术参考。     

利用环形子孔径哈特曼-夏克斜率数据复原全孔径波前相位算法研究

提出了一种适用于哈特曼-夏克波前传感器的环形子孔径拼接检测技术的拼接复原算法.该算法通过建立各个环形子孔径内有效的哈特曼-夏克斜率数据和全孔径波前相位的关系,避免了环形子孔径区域的波前复原过程,从而有效地解决了环形子孔径区域的哈特曼-夏克波前传感器有效采样率低的问题.算法对斜率测量噪声较不敏感,具有较好的抗噪声干扰的能...     

基于衍射理论的哈达玛编码光谱成像数据重构

哈达玛变换光谱成像技术是一种在不牺牲分辨率的情况下,通过多通道复用的方法增加光学系统光通量,使得系统信噪比显著高于传统成像的新型计算光谱成像技术.本文针对系统成像过程中数字微镜器件衍射造成的图像降质问题,建立了基于标量衍射理论的哈达玛编码光谱成像图谱数据退化模型,提出以Lucy-Richardson (L-R)算法为核心的重构数据修正算法,提高重构数据立方体的图像质量和光谱精度.通过对成像过程的模拟和重构算法的仿真实验,数字化生成了系统成像衍射降质的物理过程,并验证了本文所采用修正方法的有效性.经过L-R修正之后的复原数据立方体的光谱角距离评价结果为0.1296,图像相似度评价因子优于0.85,相比修正前的重构数据质量有较大提升,表明算法对哈达玛编码光谱成像数据的重构及修正具有较好的效果.     

改进的对块零树编码压缩方法对超光谱数据压缩

提出了对块零树的预测二值标量量化压缩编码方法，给出了压缩比公式，并应用此压缩编码实现了对超细光谱数据的压缩，该压缩编码方法既具有小波零树压缩编码高压缩比和宜于实时实现的特点，同时具有编码，解码速度快和易于实时传输等优点，实验结果表明，改进的对块零树编码压缩（IBBZTC）方法在不传输剩余误差的情况下，达到190倍的压缩比时，峰值信噪比仍然在30dB以上，压缩性能优于KL变换－静止图像压缩（KLT－JPEG），小波变换－矢量量化（WT－VQ），小波变换一零树矢量量化（WT－ZTVQ）和对块零树编码压缩方法。     

基于优化迭代算法的细胞荧光光谱解析

使用光谱测量方法进行细胞多色荧光分析时, 发射光谱会产生部分光谱重叠, 为定性和定量分析造成了一定的困难。为此, 提出基于优化迭代算法的细胞荧光光谱解析算法, 建立重叠峰模型并确定单峰顶点; 根据每次构造峰面积的大小, 重新确定构造峰的构造方式, 最终得到模拟峰的顶点及面积信息。利用该算法对高斯函数叠加形成的重叠峰进行解析, 并与常规方法进行对比, 结果表明优化迭代算法解析误差稳定在0.15%以内; 加入随机噪声后, 解析误差可稳定在0.85%以内, 均优于另外两种算法。此外, 计算了该算法下的迭代效率, 结果表明该算法较常规方法提高了32.2%。     

基于一阶梯度信息的光谱相似度评价方法

目前的光谱相似度评价方法主要基于光谱形状和幅值两种信息,但这两种信息仅仅能体现出光谱的轮廓,并不能很好的反应地物光谱的吸收峰等“指纹”特征,为了更好的体现出光谱特征在评价中的作用,提出了基于一阶梯度信息的光谱相似度评价方法。首先对传统光谱角度匹配度评价方法SAM进行了改进,提出MSAM评价方法,进而提出了调整的梯度光谱角度匹配(MGSAM)法。MGSAM比较了两条光谱曲线的梯度角匹配度,光谱曲线的梯度信息可以突出光谱吸收峰等“指纹”特性的存在,因此MGSAM可以充分体现出两条对比曲线的光谱特征相似度。分析了偏置信息和光谱深度对于MSAM和MGSAM的影响,指出MGSAM对于偏置信息具有更强的鲁棒性,且可以客观地反映出光谱深度差异,进而直观地反映出光电系统或相关算法的光谱特征保真能力。将MGSAM作为评价方法应用到压缩感知光谱成像系统评价中,仿真结果表明,随着采样率的变化,MSAM的值在 0.998~1之间,而MGSAM的值在0.72~1之间,具有明显的变化并具有较大的差异性,可以客观地反映出压缩感知系统对于光谱特征的保真能力,并具有更强的差异化分辨力,为该类系统提供了一个更客观的评价方法。将MGSAM应用到了基于光谱相似度的地物分类中,测试数据选择了Salinas,Pavia和Indian Pines三个公开数据,结果显示基于MSAM的平均分类精度为0.86,基于MGSAM的平均分类精度0.93,由此说明MGSAM可以突出光谱特征在分类中的作用,大大提高了分类精度。     

抗混叠轮廓波域采用压缩感知的云图融合方法

提出一种采用压缩感知的云图融合方法.该方法针对传统轮廓波存在频谱混叠的缺点,结合抗混叠塔式滤波器组和方向滤波器组,构造出一种抗混叠的轮廓波变换,并将其引入压缩感知中的稀疏表示环节,将云图分解成稠密和稀疏两部分|对稠密成份采用传统方法进行融合,而对稀疏成份,则在压缩感知框架下,通过少数线性测量的融合,并采用二步迭代收缩的图像重构算法,在迭代时利用前面两个估计值更新当前值,得到融合结果.实验表明,该方法的融合结果无论在视觉质量及定量指标上都明显优于传统方法,有利于揭示全面的天气信息.     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。     

基于改进自适应Wiener滤波的光学合成孔径系统图像复原算法

为了解决光学合成孔径系统成像模糊问题以及研究其相应图像复原算法,采用Zemax软件分析了四孔径光学合成孔径系统的MTF,以及其像质模糊原因。并用MATLAB仿真分析常用的Wiener滤波复原算法,得出该算法在处理合成孔径系统图像存在不足。提出了一种基于K值自适应改变Wiener滤波图像复原方法,通过计算机仿真验证表明,该算法可使合成孔径系统降质图像的像质得到较好改善,复原效果优于Wiener滤波,且其像质评价参数PSNR以及ISNR分别提高了6.89%和1.1dB。     

基于改进迭代最近点算法的两视角激光雷达数据配准

两视角激光雷达数据配准是空地探测遮蔽目标研究领域中的一项重要内容,迭代最近点（ICP）算法为其提供了理论基础,但遮蔽条件下激光雷达数据的复杂性使ICP算法在对应点确定上面临很大困难。在分析ICP算法基本原理和遮蔽条件下激光雷达数据特点的基础上,从控制点选择、对应点匹配和伪点对剔除三个方面给出了ICP算法的具体应用策略和改进措施,并提出一种基于固定-自适应重叠率的伪点对剔除方法。详细阐述了基于改进ICP算法的两视角激光雷达数据配准的具体步骤,并进行了实验验证。实验结果表明：改进后的ICP算法能够有效实现了遮蔽条件下的激光雷达数据配准,且与其他算法相比,具有较强的稳建性和较高的配准精度。     

利用云廓线雷达数据分析云光谱结构特征

云在地气系统中扮演着非常重要的角色,当前气候模式的模拟仍然缺乏云体内部精细结构的数据。而用传统的被动卫星辐射计遥感,则会丢失大量的云层垂直分布的信息。正是基于这些原因,NASA提出了CloudSat的发射项目,提供必要的观测以使我们更好的理解云的内部结构。CloudSat于2006年4月28日发射成功,搭载第一个W带(94 GHz)云廓线雷达(cloud profile radar, CPR),可提供连续地、全球时间序列的云的垂直结构和特征。利用CloudSat卫星数据对2009年第8号台风云系“莫拉克”和2009年的第15号台风云系“巨爵”进行分析,根据云检测的结果,获取了雷达反射率、云类型以及云层光学厚度的连续变化特征。这将为我们后续台风云系光学特性的研究提供参考。     

基于BS结构的太赫兹光谱数据库的设计与实现

随着太赫兹技术中关键科学与技术问题的解决和有关仪器发展,其在各个领域的应用也备受人们的关注。由于太赫兹光谱技术具有一些独特优势,在快速无损检测技术的发展方面具有重要的应用前景,该技术与其他方法互补,可以解决许多原来难以解决的检测问题。进一步开发太赫兹光谱技术实际检测方法的关键之一就是需要具有一套较为完整和可靠的太赫兹光谱数据库。介绍了近期开发的一个基于浏览器/服务器(Browser/Server)的太赫兹光谱数据库系统。根据实际需要设计了太赫兹光谱数据库的结构和主要功能。该数据库目前包括240多条太赫兹光谱信息,其数据来源包括三个部分：(1)收集了部分国外太赫兹光谱数据库的信息;(2)从文献中收集部分光谱数据;(3)国内部分实验室测量的太赫兹光谱数据。着重介绍了建立BS结构的太赫兹数据库的基本结构和项目,介绍了BS结构太赫兹光谱数据库的功能与检索方法。该数据库具有计算样品的光学参数功能,可以根据输入的太赫兹时域光谱数据计算出样品的吸收系数,折射率等其他光学参数,以便于样品特征研究和谱库检索。检索系统能方便的提供注册用户收集、查询、显示谱图及其实验数据和分子结构图、数据匹配等功能。该数据库可以登录http://www.teralibrary.com进行查询和使用。该数据库是根据目前的太赫兹光谱数据信息建立的,以后会逐渐完善。希望该太赫兹光谱数据库能够为用户提供强大、方便和高效的服务功能,进而推进太赫兹技术在更多领域的应用。     

基于大数据的高速列车气动载荷作用下迭代学习主动控制研究

列车在高速运行的过程中与另一列车相交会时,将产生剧烈的瞬态气动载荷冲击而引起车体瞬间横向振动加剧,导致列车横向平稳性恶化。为了改善列车运行平稳性,采用大数据方法及迭代学习控制思想,提出基于高速列车运行大数据的迭代学习主动控制算法,并进行多体动力学与控制算法的联合仿真,进一步研究控制算法对会车气动载荷幅值变化和会车时间变化的鲁棒性。结果表明：大数据迭代学习主动控制经过5次迭代后对会车气动载荷激扰下的车体横向振动峰值降低52.67%,且控制算法对会车工况变化有较好的鲁棒性。     

土壤光谱重建的湿地土壤有机质含量多光谱反演

土壤有机质是湿地生态系统的重要元素,利用多光谱遥感技术可大尺度、快速获取其含量信息,对保护湿地生态系统具有重要意义。然而,由于不同地物光谱混合给多光谱数据带来光谱畸变,影响湿地土壤有机质含量的反演精度。为了消除不同地物光谱混合,实现湿地土壤有机质含量的准确、实时监测,以闽江鳝鱼滩湿地为研究区,利用线性波谱分解技术对原始影像的像元进行分解,重建土壤光谱,分析原始光谱、重建光谱与土壤有机质含量的相关性后,建立土壤有机质含量的反演模型。结果表明：利用线性波谱分解技术可有效消除原始影像中的植被端元,减少大部分道路及建筑物的反射干扰,重建后的土壤光谱特征曲线更趋近于自然状态下土壤的光谱曲线,重建效果显著;通过两种光谱与土壤有机质含量的相关系数对比,重建光谱更能准确的反映土壤光谱与土壤有机质含量的相关性;运用重建光谱构建土壤有机质含量的反演模型,其预测精度优于基于原始光谱的反演模型,R2和F分别提高0.124和2.223,RMSE则降低0.106,1∶1线检验的预测值与实测值的拟合度更高,模型可行且有效。由此得出结论,利用线性波谱分解技术消除不同地物光谱混合,重建土壤光谱,一定程度上可实现在自然条件下湿地土壤有机质含量的大面积、准确检测,具有较好的实际应用价值。     

基于光谱数据的祁连山不同生态区植被覆盖时空变化特征

时序光谱遥感植被指数是公认的监测植被覆盖变化的有效指标,在大范围植被覆盖动态变化监测中发挥着重要作用.祁连山地处中国西部甘肃和青海两省交界处,地理位置特殊,对维持中国西部生态安全具有重要作用.随着全球气候变化,祁连山区的气候也出现了不同程度的变化,并且近些年来国家在祁连山实施了多项生态环境保护工程措施.针对祁连山不同生...