多光谱传感器标定方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种多光谱传感器标定方法及装置，其中方法包括，搭建复色光照系统复色光照系统由具有不同光照光谱的多类光源构成；通过预设的程序控制复色光照系统，按时间序列生成不同光谱的复色光照；对不同时刻的复色光照，使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据

【技术实现步骤摘要】
多光谱传感器标定方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种多光谱传感器标定方法与系统，属于计算摄像学领域。

技术介绍

[0002]光谱传感器能够测量物质的光谱信息，从而对物质成分及结构进行分析，广泛应用于科学研究和工业应用中，是食品检测、环境监测、生化分析、照明监测、生物特征识别等领域的基本重要工具。因此，开展高光谱图像的信息获取和重建工作具有重要意义。近些年来，研究人员将目光转向了快照型光谱成像系统，最具代表的为采用滤光层和探测器组合的光谱传感器，其中滤光层是通过打印量子点、聚合物等宽带材料的滤光膜阵列，因为基于多光谱复用原理，具有宽带性质的滤光材料使系统具有更高的光通量，且不损失空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率并具有更小的体积和更高的集成度。
[0003]但是，基于宽带材料光谱复用滤光膜的传感器无法像窄带滤光阵列传感器一样直接读取光谱维的数据，需要首先求解获得宽带复用滤光膜阵列编码特性的解码器，然后通过该解码器从原始数据中重建出高光谱图像数据。而以往的求解方式是采用直接标定的方法，通过搭建光学系统分别获得不同波段下传感器的响应从而获得带有滤光膜阵列的传感器的光谱编码矩阵，然后通过求伪拟或迭代优化的方式获得解码器。这样的方式一方面会受到测量噪声(仪器误差、操作误差等)的干扰；另一方面受标定中光学系统所用的可调滤波器的最小半高宽的限制，标定过程中存在波形泄漏和谱间串扰且无法消除，因此会直接影响标定的光谱编码矩阵的精度，对后续重建算法的精度带来很大影响。
[0004]本专利技术所提出的一种多光谱传感器标定方法与系统为间接标定法，可以完全避免上述标定过程所带来的误差，通过数据驱动的方式间接获得待标定传感器的光谱解耦器，从而利用该更精准的解耦器实现高精度高光谱重建。并设计搭建了原型标定系统进行原理验证。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种多光谱传感器标定方法，用于实现高精度高光谱重建。
[0007]本专利技术的第二个目的在于提出一种多光谱传感器标定装置。
[0008]本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。
[0009]本专利技术的第四个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0010]为达上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种多光谱传感器标定方法，包括：
[0011]搭建复色光照系统，所述复色光照系统由具有不同光照光谱的多类光源构成；
[0012]通过预设的程序控制所述复色光照系统，按时间序列生成不同光谱的复色光照；
[0013]对不同时刻的复色光照，使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据
‑
光照光谱数据，构成传感器采集数据
‑
光照光谱数据集；
[0014]设计光谱响应反解算法，从所述传感器采集数据
‑
光照光谱数据集中计算得到所述多光谱传感器的光谱响应。
[0015]另外，根据本专利技术上述实施例的多光谱传感器标定方法还可以具有以下附加的技术特征：
[0016]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述复色光照系统的光源是控制生成在所要求波段范围内的不同光谱的复色光，并具有多个不同中心波长的窄带LED、宽带LED、激光器、宽谱光源经过滤波片整形后的光源。
[0017]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述待标定多光谱传感器是直接或者间接获取场景的多光谱图像、高光谱图像或光谱曲线的编码耦合数据，所述待标定多光谱传感器包括基于色散介质、基于编码孔径、基于宽带滤波阵列、基于宽带探测阵列的计算光谱型传感器。
[0018]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据
‑
光照光谱数据，包括：
[0019]将所述标准光谱仪采集的数据作为所述待标定多光谱传感器的光谱测量的真值。
[0020]所述光谱响应反解算法，包括：
[0021]通过所述传感器采集数据
‑
光照光谱数据集得到待标定多光谱传感器的光谱解耦矩阵，所述光谱响应反解算法包括基于矩阵求逆的直接法、基于迭代的传统优化方法、基于卷积神经网络的学习方法、基于注意力机制和多层感知机的网络模型、深度展开网络。
[0022]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述所要求波段范围，包括待标定多光谱传感器的响应波段，所述复色光照系统用于根据生成的所述所要求波段范围内不同光谱的复色光源表征传感器对该波段光谱响应特性。
[0023]为达上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种多光谱传感器标定装置，包括：
[0024]构建模块，用于搭建复色光照系统，所述复色光照系统由具有不同光照光谱的多类光源构成；
[0025]生成模块，用于通过预设的程序控制所述复色光照系统，按时间序列生成不同光谱的复色光照；
[0026]采集模块，用于对不同时刻的复色光照，使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据
‑
光照光谱数据，构成传感器采集数据
‑
光照光谱数据集；
[0027]计算模块，用于设计光谱响应反解算法，从所述传感器采集数据
‑
光照光谱数据集中计算得到所述多光谱传感器的光谱响应。
[0028]进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述计算模块，还用于：
[0029]通过所述传感器采集数据
‑
光照光谱数据集得到待标定多光谱传感器的光谱解耦矩阵，所述光谱响应反解算法包括基于矩阵求逆的直接法、基于迭代的传统优化方法、基于卷积神经网络的学习方法、基于注意力机制和多层感知机的网络模型、深度展开网络。
[0030]为达上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的多光谱传感器标定方法。
[0031]为达上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的多光谱传
感器标定方法。
[0032]本专利技术实施例提出的多光谱传感器标定方法及装置，提出了一种新的适用于上述传感器的间接标定方法、设计了一个可以实现该标定方法的集成式标定设备、以及结合该标定方法实现的基于神经网络解耦器的高光谱重建算法。通过间接标定方法可以获得最准确的反映传感器耦合特性的大量数据，并使用该数据对构建的神经网络进行训练得到最佳性能解耦器，从而重建出该传感器下最精确的高光谱图像。
附图说明
[0033]本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0034]图1为本专利技术实施例所提供的一种多光谱传感器标定方法的流程示意图。
[0035]图2本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多光谱传感器标定方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建复色光照系统，所述复色光照系统由具有不同光照光谱的多类光源构成；通过预设的程序控制所述复色光照系统，按时间序列生成不同光谱的复色光照；对不同时刻的复色光照，使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据
‑
光照光谱数据，构成传感器采集数据
‑
光照光谱数据集；设计光谱响应反解算法，从所述传感器采集数据
‑
光照光谱数据集中计算得到所述多光谱传感器的光谱响应。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述复色光照系统的光源是控制生成在所要求波段范围内的不同光谱的复色光，并具有多个不同中心波长的窄带LED、宽带LED、激光器、宽谱光源经过滤波片整形后的光源。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待标定多光谱传感器是直接或者间接获取场景的多光谱图像、高光谱图像或光谱曲线的编码耦合数据，所述待标定多光谱传感器包括基于色散介质、基于编码孔径、基于宽带滤波阵列、基于宽带探测阵列的计算光谱型传感器。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用待标定多光谱传感器和标准光谱仪同时采集传感器采集数据
‑
光照光谱数据，包括：将所述标准光谱仪采集的数据作为所述待标定多光谱传感器的光谱测量的真值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光谱响应反解算法，包括：通过所述传感器采集数据
‑
光照光谱数据集得到待标定多光谱传感器的光谱解耦矩阵，所述光谱响应反解算法包括基于矩阵求逆的直接法、基于迭代的传统优化方法、基于卷积神经网络的学习方法、基于注意力机制和多层感知机的网络模型、深度展开网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：边丽蘅，张宇哲，郑德智，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：