本发明专利技术实施例公开了一种光谱仪标定方法、装置、电子设备和存储介质，涉及光谱、成像技术领域，通过获取入射光谱数据，基于拟合模型，确定入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各光谱响应状态对应的光谱能量数据，对各光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各光谱响应状态对应的重建光谱数据，根据各光谱响应状态对应的重建光谱数据确定目标光谱响应状态，根据目标光谱响应状态对光谱仪进行标定；本发明专利技术通过拟合模型、以及对光谱能量数据进行信号处理，在可能的光谱响应状态中，确定光谱仪最优的光谱响应状态，并将光谱仪配置为此状态，可以提高重建后的光谱质量，进而提升光谱仪标定的准确性和鲁棒性。提升光谱仪标定的准确性和鲁棒性。提升光谱仪标定的准确性和鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
光谱仪标定方法、装置、电子设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及光谱、成像
，具体涉及一种光谱仪标定方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
[0002]计算重建型光谱仪是一种新兴的光谱测量技术，不同于传统色散和选择滤光方式，它基于光谱仪被标定出的光谱响应状态以及光谱仪所探测到的信号，通过解逆矩阵可对入射光谱进行还原重建。但是基于解逆矩阵的光谱重建方法，想实现光谱重建的高精度和鲁棒性，对光谱仪的光谱响应状态提出了较高的设计要求。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种光谱仪标定方法、装置、电子设备和存储介质，以增强光谱重建的准确性和鲁棒性。
[0004]一方面，本专利技术实施例提供一种光谱仪标定方法，所述方法包括：获取入射光谱数据；基于拟合模型，确定所述入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据；对各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据；根据各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据，对所述光谱仪进行标定。
[0005]在一些实施方式中，所述根据各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据，对所述光谱仪进行标定，包括：将各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据与所述入射光谱数据的基准光谱数据进行比对，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据的重建误差；根据所述光谱响应状态对应的重建光谱数据的重建误差，确定具有最小重建误差的目标光谱响应状态；根据所述目标光谱响应状态所述光谱仪进行标定。
[0006]在一些实施方式中，所述基于拟合模型，确定所述入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据之前，所述方法还包括：获取样本数据，所述样本数据包括样本入射光谱数据、基准光谱能量数据、基准光谱响应状态数据；将所述样本入射光谱数据输入至初始拟合模型进行拟合，得到训练光谱能量数据和训练光谱响应状态数据；将所述训练光谱能量数据进行信号处理，得到重建后的光谱数据；根据所述重建后的光谱数据、所述基准入射光谱数据、所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、所述训练光谱响应状态数据、所述基准光谱响应状态数据，得到所述
初始拟合模型的生成损失；根据所述生成损失，对所述初始拟合模型的模型参数进行调整，直至所述初始拟合模型满足预设收敛条件时，得到拟合模型。
[0007]在一些实施方式中，所述根据所述重建后的光谱数据、所述基准入射光谱数据、所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、所述训练光谱响应状态数据、所述基准光谱响应状态数据，得到所述初始拟合模型的生成损失，包括：根据所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、第一鉴别器，得到第一鉴别结果；根据所述训练光谱响应状态数据、所述基准光谱响应状态数据和第二鉴别器，得到第二鉴别结果；根据所述重建后的光谱数据、所述基准入射光谱数据、第一鉴别结果和第二鉴别结果以及预设的损失函数，得到生成损失。
[0008]在一些实施方式中，所述根据所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、第一鉴别器，得到第一鉴别结果，包括：分别将所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据输入至第一鉴别器，得到所述训练光谱能量数据的训练光谱特征以及所述基准光谱能量数据的基准光谱特征；根据所述训练光谱特征、所述基准光谱特征之间的相似程度，得到第一鉴别结果。
[0009]在一些实施方式中，所述对各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据包括：基于包含光谱响应状态传递特性的非凸非光滑函数，对各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据；各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据是去除噪声后的入射光谱数据。
[0010]在一些实施方式中，所述基于包含光谱响应状态传递特性的非凸非光滑函数，对各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据，包括：针对于各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据，基于包含光谱响应状态传递特性的非凸非光滑函数对该光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到该光谱响应状态对应的重建光谱数据；其中，f表示所述光谱能量数据，sp表示重建后的光谱，μ是正则化参数，α和β是所述非凸非光滑函数中的控制变量，是一阶梯度算子，是拉普拉斯算子，表示光谱峰值，表示高斯卷积核，σ表示高斯卷积核的方差。
[0011]另一方面，本专利技术实施例提供一种光谱仪标定装置，所述装置包括：获取模块，用于获取入射光谱数据；生成模块，用于基于拟合模型，确定所述入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据；重建模块，用于对各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据；
标定模块，用于根据各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据确定目标光谱响应状态，根据所述目标光谱响应状态对所述光谱仪进行标定。
[0012]另一方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有应用程序，所述处理器用于运行所述存储器内的应用程序，以执行上述光谱仪标定方法中的操作。
[0013]另一方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令适于处理器进行加载，以执行上述光谱仪标定方法中的步骤。
[0014]本专利技术实施例提供一种计算重建型光谱仪的标定方法、装置、电子设备和存储介质，涉及光谱、成像
，通过获取入射光谱数据，基于拟合模型，确定入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各光谱响应状态对应的光谱能量数据，对各光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各光谱响应状态对应的重建光谱数据，根据各光谱响应状态对应的重建光谱数据，对光谱仪进行标定，本专利技术实施例通过拟合模型、以及对光谱能量数据进行信号处理，基于光谱响应状态下的重建光谱，完成最终光谱仪的校准，如此可以提高重建后的光谱质量，进而提升光谱仪标定的准确性和鲁棒性。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1是本专利技术实施例提供的光谱仪标定方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的拟合模型的训练方法的流程示意图；图3是本专利技术实施例提供的生成损失的确定方法的流程示意图；图4是本专利技术实施例提供的第一鉴别器的结构示意图；图5是本专利技术实施例提供的光谱仪标定装置的结构示意图；图6是本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0017]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本专利技术将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光谱仪标定方法，其特征在于，所述方法包括：获取入射光谱数据；基于拟合模型，确定所述入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据；对各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据进行信号处理，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据；根据各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据确定目标光谱响应状态，根据所述目标光谱响应状态对所述光谱仪进行标定。2.根据权利要求1所述的光谱仪标定方法，其特征在于，所述根据各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据确定目标光谱响应状态，包括：将各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据与所述入射光谱数据的基准光谱数据进行比对，得到各所述光谱响应状态对应的重建光谱数据的重建误差；根据所述光谱响应状态对应的重建光谱数据的重建误差，确定具有最小重建误差的目标光谱响应状态。3.根据权利要求1所述的光谱仪标定方法，其特征在于，所述基于拟合模型，确定所述入射光谱数据的至少一个光谱响应状态以及各所述光谱响应状态对应的光谱能量数据之前，所述方法还包括：获取样本数据，所述样本数据包括样本入射光谱数据、基准光谱能量数据、基准光谱响应状态数据；将所述样本入射光谱数据输入至初始拟合模型进行拟合，得到训练光谱能量数据和训练光谱响应状态数据；将所述训练光谱能量数据进行信号处理，得到重建后的光谱数据；根据所述重建后的光谱数据、基准入射光谱数据、所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、所述训练光谱响应状态数据、所述基准光谱响应状态数据，得到所述初始拟合模型的生成损失；根据所述生成损失，对所述初始拟合模型的模型参数进行调整，直至所述初始拟合模型满足预设收敛条件时，得到拟合模型。4.如权利要求3所述的光谱仪标定方法，其特征在于，所述根据所述重建后的光谱数据、基准入射光谱数据、所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、所述训练光谱响应状态数据、所述基准光谱响应状态数据，得到所述初始拟合模型的生成损失，包括：根据所述训练光谱能量数据、所述基准光谱能量数据、第一鉴别器，得到第一鉴别结果；根据所述训练光谱响应状态数据、所述基准光谱响应状态数据和第二鉴别器，得到第二鉴别结果；根据所述重建后的光谱数据、基准入射光谱数据、第一鉴别结果和第二鉴别结果以及预设的损失函数，得到生成损失。5.如权利要求4所述的光谱仪标定方法，其特征在于，所述根据所述训练光谱能量...
【专利技术属性】
技术研发人员：张炜，
申请(专利权)人：加维纳米北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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