CN103698010B - 一种微型化线性渐变滤光片型成像光谱仪 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高集成度微型化线性渐变滤光片成像光谱仪，包括：线性渐变滤光片LVF和探测器，其中，所述线性渐变滤光片LVF的两端分别具有托翼，所述托翼安装于基底上，其一面与LVF的非镀膜面在一个平面上，所述LVF的镀膜面靠近所述探测器的光敏面，所述镀膜面与所述光敏面具有一定间距。本发明技术方案相比于常规的成像光谱仪具有如下优点：（1）集成度高，结构稳定，易于实现微型化，可安装在运动平台、航空航天器等设备上；（2）研制周期短，成本低，应用面广。

Description

一种微型化线性渐变滤光片型成像光谱仪

技术领域

本发明涉及光电技术领域，尤其涉及一种高集成度微型化线性渐变滤光片成像光谱仪。

背景技术

光谱成像技术将相机与光谱仪器相结合，可以获得目标二维空间和一维光谱图谱合一的光谱图像信息，可直接反映出目标的光谱特征及几何形状信息，实现对目标特性的综合探测感知与识别。将其应用于航空航天遥感、精细农业、食品安全、环境监测和资源探测等领域，具有单一相机或光谱仪无法比拟的优势.

根据分光原理的不同，成像光谱仪一般分为色散型、干涉型和滤光型三个种类。这三种类型的成像光谱仪可获得高精度、高分辨率的光谱图像，但是这些仪器结构复杂、研制周期长、生产成本高。因此，一些要求不高的应用中，也使用成套的窄带滤光片完成色散任务。

线性渐变滤光片是一种在玻璃基地上镀膜的带通滤光片，沿光谱维透过滤光片的波长峰值明显变换且光谱分辨率较高。因此可以利用LVF作为分光器件，将其放置在CCD之前，可以获得目标多个波段的影像，且每列对应的中心波长不同。但是这一类型的成像光谱仪光谱混叠现象非常严重，光谱分辨率与ＬＶＦ与探测器间距离近似为指数关系。

为了减少光谱混叠现象及提高光谱分辨率，2010年Dami等提出一种将LVF直接胶合到CCD光敏面的集成技术。这种方案的成像光谱仪能减轻光谱混叠现象，提高光谱分辨率较高，且能避免鬼像的形成。但是因为距离较近，容易形成干涉现象。

为了解决光谱混叠及干涉现象，本发明提出一种高集成度微型化的线性渐变滤光片成像光谱仪，一次成像得到视场内目标多个波段的影像，并通过推扫获取同一目标不同波段的影像，然后通过影像配准算法生成数据立方体。该方案将LVF与探测器高度集成，LVF与探测器光敏面间距离可以保证在获得高光谱分辨率的同时不产生鬼像。系统集成技术简单、研发及生产周期短、集成度高，适合于航空航天平台、地面运动平台推扫成像。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何提出一种基于线性渐变滤光片（LVF）的高集成度微型化成像光谱仪，以解决线性渐变滤光片与探测器间距离过长产生的光谱分辨率降低现象及鬼像现象，克服当前成像光谱仪研发周期长、结构复杂、成本高等缺点。

（二）技术方案

为解决上述问题，本发明提供一种高集成度微型化线性渐变滤光片成像光谱仪，包括：线性渐变滤光片和探测器，其中，所述线性渐变滤光片的两端分别具有托翼，所述托翼安装于基底上，其一面与的非镀膜面在一个平面上，所述线性渐变滤光片的镀膜面靠近所述探测器的光敏面，所述镀膜面与所述光敏面具有一定间距。

优选地，所述基底为陶瓷基底。

优选地，所述图像探测器为CCD。

优选地，所述图像探测器为CMOS。

优选地，还包括：前置光学镜头，其将平行入射光线汇聚于探测器上成像，所述线性渐变滤光片使不同位置透过光线中心波长不同。

优选地，所述线性渐变滤光片LVF的厚度为1.2-1.5mm，所述托翼的厚度约为1.1-1.3mm。

优选地，所述镀膜面与所述光敏面的间距约为0.1mm-0.3mm。

（三）有益效果

本发明技术方案相比于常规的成像光谱仪具有如下优点：

（1）集成度高，结构稳定，易于实现微型化，可安装在运动平台、航空航天器等设备上；

（2）研制周期短，成本低，应用面广。

附图说明

图1为依照本发明实施例的高集成度微型化线性渐变滤光片型成像光谱仪的结构示意图；

图2为依照本发明实施例的线性渐变滤光片LVF与探测器集成的结构示意图；

图3为依照本发明实施例的从成像光谱仪获得的图像到数据立方体的算法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1为本发明所提出的高集成度微型化线性渐变滤光片型成像光谱仪示意图，其光学结构由前置光学镜头3、线性渐变滤光片LVF2和探测器3三部分组成。前置光学镜头3将平行入射光线汇聚于探测器上成像，线性渐变滤光片使不同位置透过光线中心波长不同。

线性渐变滤光片沿波长方向使不同位置透过光线的中心波长不一致，通过推扫成像，达到获得物体高光谱图像的目的。LVF分为光谱维与空间维，光谱维上每个点对应中心波长值及透过率不同，相同空间维上所有点对应的中心波长及透过率均相等，探测器集成时，将LVF的光谱维与探测器的列方向平行，空间维与探测器的行方向平行。

集成后，探测器每一列像元对应的光谱中心波长相同，第j列像元对应中心波长λ_j、色散系数p、物距S、入瞳直径A、LVF与探测器距离S₀、探测器像元尺寸d，LVF的色散系数以及探测器最边缘一列正上方LVF的中心波长λ₀有关，其计算关系式为

λ_j=(j-1)×p+λ₀

混叠区域长度可按下式计算得到，

$\mathrm{\Δx}=\frac{S_{0}A}{S}+d-\frac{S_{0}d}{S}$

由式可见，探测器上接受到的波长间隔为Δλ，与F数、像元大小、LVF的线性度以及LVF到探测器之间的距离相关，且与距离成线性关系。若以LVF光谱维为x轴，第j个像素正上方LVF的x坐标为x_j=(λ₀+j×d)/p。LVF的透过率函数为其中σ与中心波长xp成线性关系，对于一个像元来说，波长改变较小，σ可认为相等，第j列每个像元接受到光强为

$I_j={\∫}_{x_1}^{x_2}{\∫}_0^{\∞}\mathrm{\ΔxE}\left(\mathrm{\λ}\right)q\left(\mathrm{\λ}\right)\mathrm{\ρ}(x,\mathrm{\λ})\mathrm{dxd\λ}={\∫}_0^{\∞}\mathrm{\ΔxE}\left(\mathrm{\λ}\right)q\left(\mathrm{\λ}\right)\left({\∫}_{x_1}^{x_2}\mathrm{\ρ}(x,\mathrm{\λ})\mathrm{dx}\right)\mathrm{d\λ}$

q(λ)为探测器的量子效率函数，x₂=x_j+Δx/2、x₁=x_j-Δx/2，E(λ)为LVF前表面上接收到的辐照度。第j列上每个像元对应的光谱传递函数为

${\mathrm{SPSF}}_j={\∫}_{x_1}^{x_2}\mathrm{\ρ}(x,\mathrm{\λ})\mathrm{dx}$

从公式中可以看出，其近似于一个高斯函数，其半波宽与S0相关，S0越小，半波宽越小，从而仪器的光谱分辨率越高。为了减小混叠效应，本发明提出一种将LVF与探测器精密集成的方法，通过减小LVF与探测器光敏面之间的距离达到减小光谱混叠的目的。具体实施方法如图2所示，集成探测模块中，探测器的前置玻璃被拆除，代替安装的是加装托翼的LVF。从图中可以看出，LVF的厚度为1.5mm，在两端加装1.2mm的玻璃托翼并保证其一面与LVF非镀膜面在一个平面上。将改装后的LVF安装在CCD保护玻璃位置并将镀膜面靠近光敏面，镀膜面与光敏面间距为0.3mm。图3为集成后的总体示意图，图3给出了从成像光谱仪获得的图像到数据立方体的算法流程图，详细描述如下：

(1)从序列影像中调取一幅影像作为基准影像，若令第一幅影像序号为1，推扫帧数为n，影像得列数为N，其中n>N，则基准影像的序号为：

j_b=N

(2)相邻影像匹配及计算几何关系。

相机采用单步长推扫成像，相邻两幅影像间大约只相隔一个像素，因此可用基于灰度相关的影像匹配法来进行相邻两张影像间的匹配。匹配过程可按照以下几个步骤进行：特征点提取、基于相关系数的匹配、利用RANSAC算法剔除粗差点及计算几何变换模型。

特征点提取。这里利用Harris算子提取特征点。

基于相关系数匹配。对于每一个特征点，以其为中心的长度为5窗口内的像素点值形成特征矢量，左影像为Y_L={x′₁,x′₂,...x′₂₅}，右影像特征矢量为Y_L={x₁,x₂,...x₂₅}，μ_L为左窗口灰度均值形成的矢量（维数与Y_L一致，每一维值为窗口灰度的均值），μ_R为右窗口均值矢量（定义与μ_L相似），则相关系数定义为

$\mathrm{\ρ}=\frac{(Y_L-{\mathrm{\μ}}_L){(Y_R-{\mathrm{\μ}}_R)}^{\′}}{\sqrt{(Y_L-{\mathrm{\μ}}_L){(Y_L-{\mathrm{\μ}}_L)}^{\′}}\sqrt{(Y_R-{\mathrm{\μ}}_R){(Y_R-{\mathrm{\μ}}_R)}^{\′}}}$

左影像每个特征点的匹配过程为在右影像上搜索与其相关系数最大的点。因为搜索范围过大影像匹配精度及效率，一般是在右影像上某一特定范围进行搜索。在本发明中，如果特征点的坐标为(x_l,y_l)，则其在右影像上的搜索范围为以(x_l-1,y_l)为中心，5为长度的一个正方形窗口。

基于RANSAC算法的粗差点剔除及几何关系解算。相邻两张影像间的几何关系可用透视投影模型表达，如下式：

$\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}a& b& c\\ d& e& f\\ g& h& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]$

其中，(x,y)为同名点在左影像上的影像坐标，(u,v)为同名点在右影像上的影像坐标。上式为由右片坐标转换到左边影像坐标的几何模型(正变换)，由左片转换到右片的几何模型(反变换)为：

$\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}a& d& g\\ b& e& h\\ c& f& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}u\\ v\\ 1\end{array}\right]$

计算这个模型时，需要四个同名点。因此基于RANSAC算法剔除粗差点及计算几何关系时，主要步骤如下所述。首先随机的从同名点集中选取四对同名点，计算模型参数，然后判断符合该模型的同名点对数，将几何模型设为最佳模型及将符合点数设为最大匹配点数。接着再随机选取四对同名点并判断符合该模型的同名点对数，若同名点数大于最大匹配点数，则更新最佳模型及最大匹配点数。重复上一过程。该算法是一个迭代过程，迭代的终止条件迭代次数达到某一阈值或者最佳符合点数超过某一阈值。最终将最佳模型作为两张影像的几何变换模型。

(3)计算所有影像与基准影像间的几何关系。为了形成单波段的影像，需要建立序列影像与基准影像间的几何关系。若令基准影像序号为j_b，相邻影像间正变换矩阵分别为{R₁,R₂,...R_n}，逆变换矩阵分别为{R′₁，R′₂,...R'_n}，则前N-1幅影像到基准影像的正变换T_j(基准影像变换到序列影像)及逆变换T′_j(序列影像变换到基准影像)分别为

$T_j={\mathrm{\Π}}_{i=N-1}^j{R}_i,T_j^{\′}={\mathrm{\Π}}_{i=N-1}^j{R}_i^{\′}$

后n-N幅影像与基准影像间的正变换与逆变换分别为

$T_j={\mathrm{\Π}}_{i=N}^j{R}_I^{\′},T_J^{\′}={\mathrm{\Π}}_{i=j}^N{R}_j$

(4)确定结果影像范围。结果影像的覆盖范围由第一张影像的最后一列以及最后一张影像的第一列所决定。若以基准影像左上角点为原点,则第一张影像最后一列两端两点坐标分别为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ y_1\\ 1\end{array}\right]=T_1^{\′}\left[\begin{array}{c}N-1\\ 0\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}{x}_2\\ y_2\\ 1\end{array}\right]=T_1^{\′}\left[\begin{array}{c}N-1\\ M-1\\ 1\end{array}\right]$

最后一张影像第一列两端的坐标分别为：

$\left[\begin{array}{c}{x}_3\\ y_3\\ 1\end{array}\right]=T_n^{\′}\left[\begin{array}{c}N-1\\ 0\\ 1\end{array}\right],\left[\begin{array}{c}{x}_4\\ y_4\\ 1\end{array}\right]=T_n^{\′}\left[\begin{array}{c}N-1\\ M-1\\ 1\end{array}\right]$

因此,结果影像的左上角以及右下角点的坐标分别为：

x_l=min(x₁,x₂),y_l=min(y₁,y₂)

x_r=max(x₃,x₄),y_r=max(y₃,y₄)

结果影像范围为一矩形,其左上角点坐标为(x_l,y_l),右下角坐标为：(x_r,y_r)。

(5)形成所有波段的影像。成像光谱仪的中心波长及波段数依据定标结果给出,对于中心波长λ_j的波段,它对应着原始图像上第j_λ=(λ_j-λ₀)/p列的图像。生成中心波长为λ_j的单波段图像,生成步骤如下所述。

中心影像序号及搜索范围确定。第(4)步中计算出了结果影像在基准影像上的范围,则对与该范围中横坐为x列上所有点,其对应的中心影像序号为b=N+x-j_λ。以b影像为中心，其前后10幅影像均作为搜索范围，记为搜索影像序号集为S={b-5,b-4,...,b,...b+5}。

单波段灰度值计算。x列上的每一点(x,y),计算它在搜索影像集上的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ 1\end{array}\right]=T_j\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ 1\end{array}\right],$ 并查找每张影像第j_λ列上与该点距离最近的点，最终将与该点距离最近点的灰度赋予到结果影像上。

按照上述两个步骤处理结果影像所有列，形成结果影像。

(6)将谱段范围内所有光谱图像序列合成为三维数据立方体。

在第(5)步中形成了多个波段的影像，且每个波段影像上同一坐标位置上对应的点相同，因此可以依据坐标将多个波段的影像配准并形成最终的数据立方体。

通过结合附图对本发明具体实施例的描述，本发明的其它方面及特征对本领域的技术人员而言是显而易见的。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种微型化线性渐变滤光片型成像光谱仪，其特征在于，包括：线性渐变滤光片和探测器，其中，所述线性渐变滤光片的两端分别具有托翼，所述托翼安装于基底上，托翼一面与线性渐变滤光片的非镀膜面在一个平面上，所述线性渐变滤光片的镀膜面靠近所述探测器的光敏面，所述镀膜面与所述光敏面具有间距；探测器的前置玻璃被拆除，代替安装的是加装托翼的线性渐变滤光片；所述镀膜面与所述光敏面的间距为0.1mm-0.3mm。

2.如权利要求1所述的光谱仪，其特征在于，所述基底为陶瓷基底。

3.如权利要求1所述的光谱仪，其特征在于，所述探测器为CCD。

4.如权利要求1所述的光谱仪，其特征在于，所述探测器为CMOS。

5.如权利要求1～4中任一项所述的光谱仪，其特征在于，还包括：前置光学镜头，其将入射光线汇聚于探测器上成像，所述线性渐变滤光片使不同位置透过光线中心波长不同。

6.如权利要求1所述的光谱仪，其特征在于，所述线性渐变滤光片的厚度为1.2-1.5mm，所述托翼的厚度为1.1-1.3mm。