JP2020529602A - 符号化開口スペクトル画像解析装置 - Google Patents
符号化開口スペクトル画像解析装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020529602A JP2020529602A JP2020505380A JP2020505380A JP2020529602A JP 2020529602 A JP2020529602 A JP 2020529602A JP 2020505380 A JP2020505380 A JP 2020505380A JP 2020505380 A JP2020505380 A JP 2020505380A JP 2020529602 A JP2020529602 A JP 2020529602A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- light
- coded aperture
- image spectrometer
- dispersion element
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 title description 8
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims abstract description 99
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 56
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 25
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 25
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 11
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 11
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 7
- 238000005305 interferometry Methods 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 3
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 241000239290 Araneae Species 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2823—Imaging spectrometer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/02—Details
- G01J3/0205—Optical elements not provided otherwise, e.g. optical manifolds, diffusers, windows
- G01J3/0208—Optical elements not provided otherwise, e.g. optical manifolds, diffusers, windows using focussing or collimating elements, e.g. lenses or mirrors; performing aberration correction
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/02—Details
- G01J3/0205—Optical elements not provided otherwise, e.g. optical manifolds, diffusers, windows
- G01J3/0229—Optical elements not provided otherwise, e.g. optical manifolds, diffusers, windows using masks, aperture plates, spatial light modulators or spatial filters, e.g. reflective filters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/12—Generating the spectrum; Monochromators
- G01J3/18—Generating the spectrum; Monochromators using diffraction elements, e.g. grating
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J3/00—Spectrometry; Spectrophotometry; Monochromators; Measuring colours
- G01J3/28—Investigating the spectrum
- G01J3/2803—Investigating the spectrum using photoelectric array detector
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
Abstract
画像分光計(100)が提供され、画像分光計(100)は、分光計(100)に光を入射するよう構成された入口開口部(101)と、符号化開口(120)と、少なくとも1つの分散素子(111、112)と、二次元アレイ検出器(130)と、複数の収束光学素子(121、122、123、124)と、を備える。複数の収束光学素子(121、122、123、124)は入口開口部(101)からの光を符号化開口(120)に集光し、符号化開口(120)からの光を検出器(130)に集光するよう構成されている。符号化開口(120)は入口開口部(101)からの光を空間領域及びスペクトル領域の少なくとも1つにおいて変調するよう設置されている。少なくとも1つの分散素子(111、112)は符号化開口(120)と検出器(130)との間に分散素子(111、112)を備える。少なくとも1つの収束光学素子(121、122、123、124)は、少なくとも1つの凹面反射鏡を備える。【選択図】図2
Description
本発明は、例えばプラズマ・ウェークフィールドの、符号化開口スペクトル画像解析に関する。
圧縮センシングは、比較的少数の測定結果から効率的に信号を取得及び再構築する信号処理技術である。劣決定系を解く際、サンプルを信号に関連付ける制約として疎らさを用いることにより、比較的少数のサンプルを用いて疎らな系から信号を再構築することができる。疎らな系において、当該系の多くの係数はゼロになるか、又は、ゼロ近くになる。
過去十年前後における圧縮センシングの開発により、科学技術において新しい種類の診断や測定が可能になった。一例としては、シングルピクセル(1画素)カメラがある(Duarte,Marco F.,et al.“Single−pixel imaging via compressive sampling.”IEEE signal processing magazine 25.2(2008):83−91)。1画素カメラは、検出器アレイが高価な波長での撮像に有用である。別の圧縮撮像の例としては、1秒あたり1000億フレームのカメラがある(Gao,Liang,et al.“Single−shot compressed ultrafast photography at one hundred billion frames per second.”Nature 516.7529(2014):74−77)。
分光計は科学において広く利用されており、例えば超短波レーザパルスやレーザ−物質相互作用場(例えばプラズマ・ウェークフィールド)の研究等に用いられている。レーザを用いた実験に使われる分光計の一種として、狭いスリットを備えたツェルニーターナー分光計がある。狭いスリットと二次元電荷結合素子(CCD)アレイとを使用して、スリットを通過するスライス光のスペクトル関数を得ることができる。ただし、異なるスライス光のスペクトルプロファイルを得る必要がある場合には、異なるスリット位置で多数回の測定が必要となり、問題となる可能性がある。さらに、レーザ実験においてショットからショットまで測定条件を再現できる保証はない(例えば、ショット間のばらつき等のため)。これらの理由から、測定を多数回行うには問題がある。
符号化開口スナップショットスペクトル画像解析であって、単一の分散器を用いたもの(SD−CASSI,Wagadarikar,Ashwin,et al.“Single disperser design for coded aperture snapshot spectral imaging.”Applied optics 47.10(2008):B44−B51)及び二重の分散器を用いたもの(DD−CASSI,Gehm,M.E., et al.“Single−shot compressive spectral imaging with a dual−disperser architecture.”Optics express 15.21(2007):14013−14027)が提案されている。両者とも、分散素子と符号化開口を用いてシーンの二次元空間プロファイル及び一次元スペクトルプロファイルを得ることを開示している。
DD−CASSI(図1に示す)において、符号化開口は第1分散素子と第2分散素子との間に設けられている。第1分散器は光のスペクトルプロファイルをシアし(shear、つまり、横方向にずらし)、次に符号化開口が空間領域及びスペクトル領域において光の一部をブロックする。そして最終的に第2分散器が第1分散器からの分散を反転する。二次元検出器アレイを用いて、第2分散器以後の光を検出する。検出器がキャプチャした二次元画像から、光の二次元空間プロファイル及び一次元スペクトルプロファイルが復元できる。本質的には、DD−CASSIは空間情報を犠牲にしてデータキューブのスペクトル情報を得る。シーンにおける各空間位置からのスペクトル情報は、検出器の局所領域へ多重化される。
SD−CASSI(図1に併せて示す)は、DD−CASSIと同様の構成であるが、第1分散素子を有さない。シーンからの光の一部は符号化開口によりブロックされ、その後、符号化開口からの光は分散器によりシアされ(空間変調をスペクトル変調及び空間変調の両方に変え)、最終的に検出器に記録される。
DD−CASSIはデータキューブにおけるスペクトル情報のみを多重化するため、点光源オブジェクトのスペクトルを再構築することはできない。一方SD−CASSIは、符号化入力開口上の開いている素子に光源が空間的にマッピングする場合に、点光源のスペクトルを再構築することができる。すなわち、スペクトル分解能に対する要求が低く、高い空間的分解能が求められる再構築においては、DD−CASSI配置が好ましい場合があることを意味する。一方で、データキューブにおいて空間的分解能よりもスペクトル分解能の方が重要な場合は、SD−CASSI配置が好ましい場合がある。
SD−CASSIにおいては、スペクトル領域と空間領域において測定が行われるが、(符号化開口からの)ランダム化は空間領域のみに適用される。このため、SD−CASSIの測定行列は、空間情報よりもはるかに多くのスペクトル情報を必要とする測定に対して、相当に高いコヒーレンスを有する。このため、後処理分析だけでなくスペクトルプロファイルにも高精度及び高分解能が求められる干渉法等の分光計用途においては、SD−CASSIでは望ましくない結果をもたらす可能性がある。
上記課題の少なくとも一部を解決する、又は少なくとも改善する画像分光計が望まれている。
本発明の第1局面によれば、画像分光計が提供され、画像分光計は、光を分光計に入射するよう構成された入口開口部と、符号化開口と、少なくとも1つの分散素子と、二次元アレイ検出器と、複数の収束光学素子と、を備える。
複数の収束光学素子は、入口開口部からの光を符号化開口に集光し、符号化開口からの光を検出器に集光するよう構成されている。
符号化開口は、入口開口部からの光を空間領域及びスペクトル領域の少なくとも1つにおいて変調するよう配置されている。
少なくとも1つの分散素子は、符号化開口と検出器との間に分散素子を備える。
少なくとも1つの収束光学素子は、少なくとも1つの凹面反射鏡を備える。
凹面反射鏡は分散(例えば、色収差)をほとんど生じないものとしてよく、結果として、分光計内の光の分散をより精緻に制御することができる。
画像分光計は、検出器により提供された信号から圧縮センシングアルゴリズムを用いて信号を再構築するよう構成された処理装置をさらに備えてもよい。信号は、シーンに関するスペクトル情報と空間情報とを備えたハイパースペクトル画像を備えてもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、i)光を分散素子に向けてコリメートすることと、ii)光を符号化開口に向けて集光することと、iii)光を検出器に向けて集光することと、のうち少なくとも1つを行うよう構成されてもよい。
少なくとも1つの分散素子は、入口開口部と符号化開口との間に第1分散素子を備えてもよく、符号化開口と検出器との間の分散素子は、第2分散素子であってもよい。
第1分散素子は、入口開口部からの光を第1方向へシアするよう配置され、第2分散素子は、符号化開口からの光を第1方向とは逆の第2方向へシアするよう配置されてもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、入口開口部からの光を第1分散素子に向けることと、第1分散素子からの光を符号化開口に向けることと、符号化開口からの光を第2分散素子に向けることと、第2分散素子からの光を検出器に向けることと、のうち少なくとも1つを行うよう構成されてもよい。
分光計は、検出器上の各位置がシーンの複数の空間位置と対応するよう検出器に入射する光が第2方向へシアされるよう構成されてもよい。
これにより、SD−CASSI等の従来のシステムと比較して、測定においてよりランダム化が可能となり、コヒーレンスを低減し、検出器からの測定データから信号(例えば、スペクトル情報及び空間情報)を復元する能力が向上する。(本発明の第2局面で記載されるように)追加的な分散段階を用いることで、分光計において反射光学及び屈折光学のいずれを用いるかによらず、上記利点を享受してもよい。この追加的な分散段階は、(屈曲光学構成において)分散素子を2度通過する光路により達成し得、又は(非屈曲光学構成において)分散素子を3つ使うことにより達成し得る。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、入口開口部からの光を第1分散素子でコリメートするよう配置された第1凹面反射鏡を備えてもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、第1分散素子からの光を符号化開口アレイに集光するよう配置された第2凹面反射鏡を備えてもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、光を第2分散素子でコリメートするよう配置された第3凹面反射鏡を備えてもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、検出器に集光するよう配置された第4凹面反射鏡を備えてもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、少なくとも1つの凹面トロイダル反射鏡及び/又は少なくとも1つの軸外放物面反射鏡及び/又は少なくとも1つの球面反射鏡及び/又は少なくとも1つの軸上放物面反射鏡を備えてもよい。好ましくは、トロイダル反射鏡又は軸外放物面反射鏡を使用してもよい。
少なくとも1つの凹面反射鏡は、10cmから20cmの焦点距離を有してもよい。
少なくとも1つの反射鏡は、第1凹面反射鏡と、第2凹面反射鏡と、第3凹面反射鏡と、第4凹面反射鏡とを備えてもよく、それぞれ、i)入口スリットからの光を第1分散素子でコリメートし、ii)第1分散素子からの光を符号化開口アレイに集光し、iii)光を第2分散素子でコリメートし、iv)検出器に集光するよう構成されていてもよい。
第1凹面反射鏡、第2凹面反射鏡、第3凹面反射鏡、第4凹面反射鏡はそれぞれ同じ焦点距離を有してもよい。
入口開口部は入口スリットであってもよい。
入口スリットは、少なくとも50ミクロン幅であってもよく、又は少なくとも100ミクロン幅であってもよい。入口スリットは、幅100ミクロンから300ミクロンの間であってもよい。
符号化開口は、少なくとも50×50画素のアレイを備えてもよい。
符号化開口アレイは反射モードで機能し得てもよく、このため符号化された光のパターンは符号化開口アレイにより検出器に向けて反射され、符号化された光のパターンの逆は、符号化開口アレイによりダンプされ及び/又は吸収されてもよい。
符号化開口アレイは、符号化された光のパターンを、第1分散素子を介して検出器に向けて反射するよう機能し得てもよく、第1分散素子は、入口スリットからの光にシアを施すことに加え、その後、符号化開口アレイで反射した後の符号化された光のパターンからこのシアを除去するよう構成されてもよい。
画像分光計は、入口開口部からの光の一部を第1分散素子に向け、第1分散素子から戻る符号化された光のパターンの一部を第2分散素子に向けるよう構成されたビームスプリッタをさらに備えてもよい。
少なくとも1つの反射鏡は、第3湾曲反射鏡を備えていてもよく、第3反射鏡はビームスプリッタからの光を第2分散素子でコリメートするよう配置されていてもよい。
符号化開口アレイは透過モードで機能し得てもよく、このため符号化された光のパターンは符号化開口アレイにより検出器へ送られ、符号化された光のパターンの逆は符号化開口アレイによりダンプされ及び/又は吸収されてもよい。
画像分光計は、符号化開口アレイからの符号化された光のパターンを第2方向にシアし、符号化された光のパターンからシアを除去するよう配置された第3分散素子をさらに備えてもよい。
画像分光計は、第3分散素子からの光を焦点面に集光するよう構成された第5反射鏡をさらに備えてもよい。
画像分光計は、焦点面からの光を第2分散素子でコリメートするよう構成された第6反射鏡をさらに備えてもよい。
第2局面によれば、画像分光計が提供され、画像分光計は、光を分光計に入射するよう構成された入口開口部と、符号化開口と、第1分散素子及び第2分散素子と、二次元アレイ検出器と、複数の収束光学素子とを備える。
複数の収束光学素子は、入口開口部からの光を符号化開口に集光し、符号化開口からの光を検出器に集光するよう構成されている。
符号化開口は、入口開口部からの光を空間領域及びスペクトル領域の少なくとも1つにおいて変調するよう配置されている。
第1分散素子は入口開口部と符号化開口との間にあり、第2分散素子は符号化開口と検出器との間にある。
分光計は、検出器上の各位置がシーンの複数の空間位置と対応するよう検出器に入射する光が第2方向へシアされるよう構成されている。
複数の収束光学素子は、少なくとも1つの凹面反射鏡を備えてもよい。
第1局面の特徴は、第1局面の特徴と組み合わされてもよい。本開示を簡潔に保つため、第1局面以降で説明した任意の特徴は、第2局面以後、繰り返し説明しない。特定の特徴から受光した光を参照する場合、光がその特徴から直接的に受光されなければならないということを意味するものではない。
以下の添付の図面を参照しつつ、本発明の例示的な実施形態を説明する。
[理論]
式y=Axで表される線形測定システムを考える。ここでxは測定されるシステムのパラメーターのN×1ベクトルであり、yは測定データのM×1ベクトルを示し、AはサイズM×Nの測定行列である。既知の測定データyと測定行列Aからxを求めることは、逆問題として知られている。
式y=Axで表される線形測定システムを考える。ここでxは測定されるシステムのパラメーターのN×1ベクトルであり、yは測定データのM×1ベクトルを示し、AはサイズM×Nの測定行列である。既知の測定データyと測定行列Aからxを求めることは、逆問題として知られている。
復元する情報よりも測定データが少ない場合(すなわち、M<N)、無限の可能解があるため、問題を解くことはできない。合理的な解を得るためには、この劣決定系において何らかの制限を課す必要がある。xが疎なベクトルであれば、劣決定系の正確な解を得ることができる。ベクトルが非ゼロ要素をk個のみ有する場合、ベクトルは疎であるとされる(ここでk<<N)。ベクトルxが疎であっても、全ての測定行列ベクトルが、xを復元するのに利用できる訳ではない。疎なベクトルxを復元するのに使用できる適切な測定行列は、低いコヒーレンスを有する必要がある。コヒーレンスは以下の通り定義される。
ここで、aiは、行列Aのi番目の列である。
測定行列において低コヒーレンスを達成するための1つの方法として、ランダム化がある。ランダムガウス行列はコヒーレンスが低く、確率が高いことが実証されている。最近では、ランダムウォルシュアダマール行列も実際に機能することが実証されている。疎らさは圧縮センシングにおいて重要である。対象の信号が元の表現において疎らでないとしても、多くの場合、領域によっては疎らである(例えば、離散コサイン変換又はウェーブレット変換)。この場合、測定プロセスはy=AΦcと表現でき、ここでcは他の領域における信号xの係数ベクトルであり、Φは疎らな領域から信号の元の表現への疎化変換行列である。行列(AΦ)はこの場合、測定行列として扱われる。
係数ベクトルcが疎らであると仮定すると、cを復元する1つの方法は、下記の損失関数を最小化することである。
ここで、λ>0が正則化係数であり、
がベクトルのLpノルムである。対象信号xを直接復元する別の方法としては、L1ノルムではなく、全変動TVを正則化項として用いる方法がある。
ここで、TVは等方性及び非等方性の全変動であり得る。等方性及び非等方性のTVはそれぞれ、以下で与えられる。
Δhは水平方向の勾配を示し、Δvは垂直方向の勾配を示す。
最適化問題(2)及び(3)を解くために、すでに様々なアルゴリズムが利用可能である。その中でも、二段階反復収縮閾値アルゴリズム(TwIST)1、高速反復収縮閾値処理アルゴリズム(FISTA)2、Orthant−Wiseメモリ制限準ニュートン(OWL−QN)3、及び反復ハード閾値(IHT)4が挙げられる。これらは勾配降下ベースのアルゴリズムであり、各降下工程の後で閾値処理が行われる。
図2を参照すると、第一実施形態による画像分光計100の光学配置が示されている。画像分光計100は、入口開口部101と、第1分散素子111及び第2分散素子112と、第1反射鏡121、第2反射鏡122、第3反射鏡123、第4反射鏡124と、ビームスプリッタ131と、平面反射鏡132と、検出器130と、を備える。入口開口部101から検出器130までの中心光線の経路が示されている。
図3は、光線141、142、143及び光線151、152、153をより詳細に示している。光線は、入口開口部101の各位置から分岐する。図2では簡単のため、入口開口部101での第1位置及び第2位置からの中心光線141、151のみが示されている。図3において、各第1、第2の位置からの中心光線141、151が、中心光線141に対応する分岐光142、143及び中心光線151に対応する分岐光152、153と共に示されている。図を明確にするため、これらの分岐光は図1及び図3において示されていない。
例示的な実施形態において、入口開口部101は入口スリットであり、細長いシーンの分光画像を生成できる(例えば、プラズマ・ウェークフィールド、又は超短時間レーザ実験)。入口スリットは幅200ミクロン、すなわち、検出器の画素サイズの約10倍である。
入口スリット101から分光計100に入射する光は、ビームスプリッタ131を通って第1反射鏡121に送られる。第1反射鏡121は、第1分散素子111で光をコリメートするよう構成されている。
第1分散素子111は、反射型分散素子である。本実施形態の場合、回折格子(グレーティング)である(例えば300本/mm)。第1分散素子111は入射光を分散/シアし、入射光の異なる波長が第1分散素子から異なる角度で反射されるようにする。第1分散素子111から反射された光は第2反射鏡122で受光される。第2反射鏡122は、分散された/シアされた光を符号化開口120に集光する。
第1反射鏡121及び第2反射鏡122はともに凸面反射鏡である。より具体的には、本実施形態の例では、第1反射鏡121及び第2反射鏡122はともに同じ焦点距離(15cm)を有し、ともにトロイダル反射鏡である。これは便利な光学配置であるが、必須ではなく、焦点距離が異なる反射鏡を用いても良い。実施形態により、第1反射鏡及び第2反射鏡の少なくとも一方(又は両方)を屈折光学素子に置き換えても良い。分光計において光をコリメートし、集光するために反射型光学素子を用いる利点としては、反射型光学素子が分散をもたらさないという点が挙げられる。本実施形態で発生する分散は、回折格子によりもたらされる分散に限定されていてもよく、回折格子は良好に制御され、大きな収差を受けない。
本実施形態における符号化開口120は、光のパターンを逆向きに反射させ、パターンの逆をダンプ及び/又は吸収するよう構成されている。符号化開口アレイは、例えば光をビームダンプへ送るか、又は入射光を入射経路に沿って逆向きに(第2反射鏡122に向かって逆向きに)反射させる画素アレイを備えてもよい。符号化開口120は、例えば、一辺の長さが20ミクロンの正方形画素を100×100個備えてもよい。画素は、固定された、準ランダムパターンを有してもよい。
符号化開口120から反射された光のパターンは入射経路に逆向きに沿って第2反射鏡122へ伝播する。第2反射鏡122は、反射された光のパターンを第1分散素子111でコリメートする。第1分散素子で導入された分散/シアは結果的に除去される。第1分散素子111により反射された、符号化開口120からの光は次に第1反射鏡121に入射する。第1反射鏡121はビームスプリッタ131で反射された戻り光の一部を画像平面Aに集光する。平面反射鏡132は次に戻り光を第3反射鏡123へ向ける。第3反射鏡123は、画像平面Aからの光を第2分散素子112でコリメートする。
第2分散素子は更なる回折格子であり、入口開口部101から符号化開口120への途中の光に第1分散素子111により与えられたシア/分散とは反対に光をシア/分散する。この結果、反射鏡でスペクトル領域及び空間領域にわたり変調が符号化された光が得られる。
第2分散素子112から反射された光は、第4反射鏡124により検出器130に集められる。本実施形態の例では、検出器130は電荷結合素子焦点面アレイである(ただし、CMOS画像センサ等、他の検出器技術を用いてもよい)。
図2の光学配置は、好ましくは4Fシステムである。各反射鏡の焦点距離は、同じであることが好ましい(例えば、各反射鏡は整合された光学素子であってもよい)。
図2の実施形態100はビームスプリッタ131で光の一部が失われている。図4はビームスプリッタを不要とする代替的な「非屈曲」構成を図示している。この配置は図1の配置と類似している。入口開口部121からの光は第1反射鏡121により第1分散素子(グレーティング)111でコリメートされる。第1分散素子から反射した光は、第2反射鏡122により開口に集光される。本実施形態の符号化開口は透過性であり、符号化開口120により第2反射鏡122の焦点面でパターンが課される(残りの光は、吸収されるか、光路から反射される)。平面反射鏡132を設けて第2反射鏡122と符号化開口120の間の光路を屈曲してもよい。これは便利ではあるが、必須ではない。符号化開口120からの光は第5反射鏡125へ向けられる。第5反射鏡125は、第3分散素子113(ここでも回折格子)で光をコリメートする。第3分散素子113は、第1分散素子111により課された分散を除去する。これは、第一実施形態において、第1分散素子111を介して検出器130へ向かって逆向きに反射された光と類似している。第6反射鏡126は、第3分散素子113からの光を焦点面Aで撮像する。第二実施形態200における焦点面Aから検出器130への光路は、第一実施形態100の光路と同じである。
図4の「非屈曲」配置の利点は、より多くの光を検出器130で利用可能であり、そのためフレーム当たりの光量が比較的少ない場合の信号対雑音比が向上することである。欠点は、より多くの光学素子が必要であることである。
図5を参照すると、入口開口部101で分光計に入り、検出器130に至るまでの光のデータキューブの変換が示されている。入口開口部でのデータキューブ301は分散されておらず、入口開口部でのシーンの各空間位置は、全ての波長についてデータキューブ301内の空間位置に対応している。符号化開口へ向かう途中、第1分散素子111を通過後、データキューブ302は分散/シアされる。符号化開口120はこのため、分散されたデータキューブ302に変調を加える。
データキューブ303は符号化開口の効果を示す。符号化開口は、(符号化開口でのパターンに対応する)空間パターンでデータキューブ302の領域をブロックする。データキューブ304は、復路の第1分散素子111(図2)又は第3分散素子113により分散が除去された後を示す。データキューブ305は、(両実施形態における)第2及び最終分散素子112により分散された後を示す。このデータキューブ305は検出器130に入射する。検出器130はスペクトル感応性ではないため、検出器130の各空間位置につき、波長軸に沿ってデータキューブを合計する効果を有する。検出器で記録されたこの強度プロファイルから、圧縮センシング復元アルゴリズムの適用により元のデータキューブを得ることができる(上記のTwIST、FISTA、OWL−QN、IHT等)。
一実施形態による分光計の設計では、検出器130はスペクトル領域及び空間領域において強度を測定する一方で、(符号化開口120からの)ランダム化も空間領域及びスペクトル領域において行われる。これにより測定において更なるランダム化を行うことができ、そのため測定は、先行技術と比較してコヒーレンスが低く、より高い復元能力を有する可能性が高い。
一実施形態を実証するため、コンピュータ実装シミュレーションを用いて数値テストを行った。この場合、このシミュレーションは、式(2)から、スペクトルキューブの要素cに関して、損失Lの勾配を決定する。またこのプログラムは、損失Lを最小化するcも決定する。このシミュレーションは、焦点距離f=15cmの凹面トロイダル反射鏡、300本/mmのグレーティングを用いてデータキューブ変換をモデル化する。本シミュレーションにおけるランダム開口は、それぞれ一辺の長さが20ミクロンの正方形画素を100×100個有する。検出器アレイは一辺の長さが20ミクロンの正方形画素を100×100画素備える。
最初のシミュレーションでは、空間的にチャープされた光源を用いており、そこにおいて光は、増加する異なるx位置に対し、増加する中心波長を有する。x位置ごとに光はガウススペクトルプロファイルを有し、半値全幅(FWHM)は4.05nmで、中心波長は633nm付近で変動する。チャープは31.25nm/mmである。ロバスト性をテストするために、最大スペクトル強度の10%のσを有するガウス雑音が含まれている。入口スリットの幅は200ミクロン、すなわち検出器の画素サイズの約10倍である。検出器の情報から測定値を復元するために、データキューブサイズ(Ny,Nx,Nλ)=(100×11×90)ボクセルでOWL−QNアルゴリズムが用いられた。OWL−QNは、L1正則化項の二次最適化アルゴリズムである。三次元離散コサイン変換(3D−DCT)領域が信号の疎らな領域として選択された。
図6は、シミュレーションされた検出器における測定強度プロファイル401を示す(x軸及びy軸上の画素位置に対し強度がマッピングされている)。このシミュレーションされた測定強度プロファイルから、スリットに入射する光の完全な3Dデータキューブを復元することができる。
図7は、シミュレーションされた検出器におけるデータを処理することにより得られたスペクトルプロファイル411、412、413を示す。プロファイル411、412、413はそれぞれx=−100ミクロン、x=0ミクロン、x=100ミクロンの位置に対応している。中央のスペクトルプロファイル412は原信号と非常によく合致しており、スペクトルプロファイル411及び413も元のプロファイルと良好に合致している。図8は、多数のスライス位置毎の波長に関する強度のマップ421〜431を示す(x=−100ミクロンからx=100ミクロンまで20ミクロン毎)。これらの結果もまた原信号と良好に合致している。
スペクトル干渉法に基づき、別のテストが行われた。スペクトル干渉法においては、2つの短いレーザパルスがある。一方のパルスはプローブパルスと呼ばれ、ある位相変調を有し、他方のパルスは基準パルスであり、位相変調を有さない。プローブパルスと基準パルスはそれぞれ、時間的にチャープされる。プローブパルスと基準パルスは共伝播し、時間的に離れている。これら2つのパルスのスペクトルプロファイルには、プローブパルスの位相変調情報が含まれている。ハイパスフィルタを適用し、両方のパルスから得たスペクトルプロファイルの位相を取得することにより、プローブパルスの位相変調を抽出することができる。これを3D分光計に実装することは、大きな課題を伴う。なぜならスペクトル干渉法は、有用な情報を取得するために復元信号を後処理(例えば位相抽出)することが必要となるためである。
本シミュレーションの場合、プローブパルスの位相は空間的及びスペクトル的に変調されている。そしてこの変調は次に、下記の式に従いスペクトル強度へと符号化される。
ここで、I0は1つのパルスのスペクトル強度プロファイルであり、Φ(x,y,ω)は、プローブパルスの位相変調である。3D分光計において、スペクトル強度データキューブI(x,y,ω)は、λ=2πc/ωで図4に示す変換を経る。スペクトル強度データキューブは、分光計により撮像された画像から復元され、得られた位相変調データキューブΦ(x,y,ω)に後処理分析が実施される。
テストしたケースでは、復元すべきNx=10スライスのスペクトル強度プロファイルがあり、それぞれサイズはNλ×Ny=(800×100)画素である。データキューブの例440を図9に示す。分光計の検出器でのパターン441もまた図9に示す。画面上の画素サイズは(809×100)画素である。TwISTアルゴリズムを用いて全てのスペクトル強度プロファイルを復元した。復元されたうち1つのスペクトル強度プロファイル452と、元のスペクトル強度プロファイル451との比較が図10に示されている。
本開示の分光計設計の利点の1つは、後処理を行ってもロバスト性を有することである。図11は、復元されたスペクトルプロファイルと元のスペクトルプロファイルから抽出された位相マップを示す。全てのスペクトル強度プロファイルから得た位相マップの中央ラインアウト(central lineouts)の比較を図12に示す。図12において破線は元の位相マッププロファイルであり、実線は復元された位相マップである。復元されたプロファイルは元の位相マップと非常によく合致している。
本開示の実施形態は、レーザ−物質相互作用の高速ビデオ撮影(例えば、〜1兆フレーム毎秒)、物質相互作用後のレーザパルスの完全なスペクトルプロファイル分析、及び(例えば、SPIDER5に開示されているような技術を用いた)短パルスの3Dフェーズ及び強度プロファイル再構築等に新しい可能性を開くものである。
全ての光学素子が反射型である例を説明してきたが、実施形態により透過性(例えば、屈折型)の素子を用いてもよい。
本発明を説明するために特定の例を開示したが、これらは本発明の範囲を制限するものではない。本発明の範囲は、添付する請求項を参照して判断されるべきである。
(1)J.M.Bioucas−Dias and M.A.T.Figueiredo,IEEE Trans.Image Process.16,pp.2992−3004(2007).
(2)A.Beck and M.Teboulle,SIAM J.Imaging Sciences 2,pp.183−202(2009).
(3)G.Andrew and J.Gao,Proc.Intl.Conf.Machine Learning,pp.33−40(2007).
(4)T.Blumensath and M.E.Davies,arXiv:0805.0510(2008).
(5)Iaconis,Chris,and Ian A.Walmsley.”Spectral phase interferometry for direct electric−field reconstruction of ultrashort optical pulses.”Optics letters 23.10(1998):792−794.
(1)J.M.Bioucas−Dias and M.A.T.Figueiredo,IEEE Trans.Image Process.16,pp.2992−3004(2007).
(2)A.Beck and M.Teboulle,SIAM J.Imaging Sciences 2,pp.183−202(2009).
(3)G.Andrew and J.Gao,Proc.Intl.Conf.Machine Learning,pp.33−40(2007).
(4)T.Blumensath and M.E.Davies,arXiv:0805.0510(2008).
(5)Iaconis,Chris,and Ian A.Walmsley.”Spectral phase interferometry for direct electric−field reconstruction of ultrashort optical pulses.”Optics letters 23.10(1998):792−794.
Claims (25)
- 光を分光計に入射するよう構成された入口開口部と、
符号化開口と、
少なくとも1つの分散素子と、
二次元アレイ検出器と、
複数の収束光学素子と、
を備える画像分光計であって、
複数の前記収束光学素子は、前記入口開口部からの光を前記符号化開口に集光し、前記符号化開口からの光を前記検出器に集光するよう構成されており、
前記符号化開口は、前記入口開口部からの光を空間領域及びスペクトル領域の少なくとも1つにおいて変調するよう配置されており、
少なくとも1つの前記分散素子は、前記符号化開口と前記検出器との間に分散素子を備え,
少なくとも1つの前記収束光学素子は、少なくとも1つの凹面反射鏡を備える、画像分光計。 - 請求項1に記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、
i)光を前記分散素子に向けてコリメートすることと、
ii)光を前記符号化開口に向けて集光することと、
iii)光を前記検出器に向けて集光することと、
のうち少なくとも1つを行うよう構成されている、画像分光計。 - 請求項1又は2に記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記分散素子は前記入口開口部と前記符号化開口との間に第1分散素子を備え、前記符号化開口と前記検出器との間の前記分散素子は、第2分散素子である、画像分光計。 - 請求項3に記載の画像分光計であって、
前記第1分散素子は、前記入口開口部からの光を第1方向へシアするよう配置され、
前記第2分散素子は、前記符号化開口からの光を前記第1方向とは逆の第2方向へシアするよう配置される、画像分光計。 - 請求項4に記載の分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、
前記入口開口部からの光を前記第1分散素子に向けることと、
前記第1分散素子からの光を前記符号化開口に向けることと、
前記符号化開口からの光を前記第2分散素子に向けることと、
前記第2分散素子からの光を前記検出器に向けることと、
のうち少なくとも1つを行うよう構成されている、分光計。 - 請求項4又は5に記載の画像分光計であって、
前記分光計は、前記検出器上の各位置がシーンの複数の空間位置と対応するよう前記検出器に入射する光が前記第2方向へシアされるよう構成されている、画像分光計。 - 請求項3から6のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、前記入口開口部からの光を前記第1分散素子でコリメートするよう配置された第1凹面反射鏡を備える、画像分光計。 - 請求項3から7のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、前記第1分散素子からの光を前記符号化開口アレイに集光するよう配置された第2凹面反射鏡を備える、画像分光計。 - 請求項3から8のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、光を前記第2分散素子でコリメートするよう配置された第3凹面反射鏡を備える、画像分光計。 - 請求項3から9のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、前記検出器に集光するよう配置された第4凹面反射鏡を備える、画像分光計。 - 前記請求項のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、少なくとも1つの凹面トロイダル反射鏡を備える、画像分光計。 - 前記請求項のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記凹面反射鏡は、10cmから20cmの焦点距離を有する、画像分光計。 - 請求項3から12のいずれかに記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記反射鏡は、第1凹面反射鏡と、第2凹面反射鏡と、第3凹面反射鏡と、第4凹面反射鏡とを備え、
前記第1凹面反射鏡は、i)前記入口スリットからの光を前記第1分散素子でコリメートし、
前記第2凹面反射鏡は、ii)前記第1分散素子からの光を前記符号化開口アレイに集光し、
前記第3凹面反射鏡は、iii)光を前記第2分散素子でコリメートし、
前記第4凹面反射鏡は、iv)前記検出器に集光するよう構成されている、画像分光計。 - 請求項13に記載の画像分光計であって、
前記第1凹面反射鏡、前記第2凹面反射鏡、前記第3凹面反射鏡、前記第4凹面反射鏡はそれぞれ同じ焦点距離を有する、画像分光計。 - 前記請求項のいずれかに記載の画像分光計であって、
前記入口開口部は入口スリットである、画像分光計。 - 請求項15に記載の画像分光計であって、
前記入口スリットは、少なくとも50ミクロン幅である、画像分光計。 - 前記請求項のいずれかに記載の画像分光計であって、
前記符号化開口は、少なくとも50×50画素のアレイを備える、画像分光計。 - 前記請求項のいずれかに記載の画像分光計であって、
前記符号化開口アレイは反射モードで機能でき、このため符号化された光のパターンは前記符号化開口アレイにより前記検出器に向けて反射され、前記符号化された光のパターンの逆は、前記符号化開口アレイによりダンプされ及び/又は吸収される、画像分光計。 - 請求項18に記載の画像分光計であって、
前記符号化開口アレイは、前記符号化された光のパターンを、前記第1分散素子を介して前記検出器に向けて逆向きに反射するよう機能でき、
前記第1分散素子は、前記入口スリットからの前記光にシアを施すことに加え、その後、前記符号化開口アレイで反射した後の前記符号化された光のパターンからこのシアを除去するよう構成されている、画像分光計。 - 請求項19に記載の画像分光計であって、さらに、
前記入口開口部からの光の一部を前記第1分散素子に向け、前記第1分散素子から戻る前記符号化された光のパターンを前記第2分散素子に向けるよう構成されたビームスプリッタを備える、画像分光計。 - 請求項17に記載の画像分光計であって、
少なくとも1つの前記反射鏡は、第3湾曲反射鏡を備え、前記第3反射鏡は前記ビームスプリッタからの光を前記第2分散素子でコリメートするよう配置されている、画像分光計。 - 前記請求項のいずれかに記載の画像分光計であって、
前記符号化開口アレイは透過モードで機能でき、このため符号化された光のパターンは前記符号化開口アレイにより前記検出器へ送られ、前記符号化された光のパターンの逆は前記符号化開口アレイによりダンプされ及び/又は吸収される、画像分光計。 - 請求項3の主題を含む請求項22に記載の画像分光計であって、さらに、
前記符号化開口アレイからの前記符号化された光のパターンを前記第2方向にシアし、前記符号化された光のパターンから前記シアを除去するよう配置された第3分散素子を備える、画像分光計。 - 請求項23に記載の画像分光計であって、さらに、
前記第3分散素子からの光を焦点面に集光するよう構成された第5反射鏡を備える、画像分光計。 - 請求項25に記載の画像分光計であって、さらに、
前記焦点面からの光を前記第2分散素子でコリメートするよう構成された第6反射鏡を備える、画像分光計。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
GBGB1712357.1A GB201712357D0 (en) | 2017-08-01 | 2017-08-01 | Spetral imaging |
GB1712357.1 | 2017-08-01 | ||
PCT/GB2018/052064 WO2019025759A1 (en) | 2017-08-01 | 2018-07-23 | SPECTRAL IMAGING DEVICE WITH CODED OPENING |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020529602A true JP2020529602A (ja) | 2020-10-08 |
Family
ID=59778877
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020505380A Pending JP2020529602A (ja) | 2017-08-01 | 2018-07-23 | 符号化開口スペクトル画像解析装置 |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11079273B2 (ja) |
EP (1) | EP3662239A1 (ja) |
JP (1) | JP2020529602A (ja) |
KR (1) | KR20200032203A (ja) |
CN (1) | CN110998259A (ja) |
AU (1) | AU2018309402A1 (ja) |
CA (1) | CA3070535A1 (ja) |
GB (1) | GB201712357D0 (ja) |
SG (1) | SG11202000729YA (ja) |
WO (1) | WO2019025759A1 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SE542835C2 (en) * | 2019-06-28 | 2020-07-14 | Guenot Diego | Optical spectrometer and method for spectrally resolved two-dimensional imaging of an object |
CN111623876B (zh) * | 2020-07-01 | 2023-09-12 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种基于s矩阵狭缝阵列的推扫式高光谱成像系统及方法 |
CN114088202A (zh) * | 2020-08-25 | 2022-02-25 | 南京大学 | 一种被动式超快过程采集装置及方法 |
CN114739509B (zh) * | 2022-06-13 | 2022-10-11 | 武汉大学 | 一种四边形共光路时间调制干涉光谱成像装置及方法 |
US20240027265A1 (en) * | 2022-07-21 | 2024-01-25 | HI-Spectral, LLC | Optical component and system for simultaneous 3d hyperspectral imaging |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5627639A (en) * | 1995-06-06 | 1997-05-06 | Lockheed Missiles & Space Company, Inc. | Coded aperture imaging spectrometer |
US7180588B2 (en) * | 1999-04-09 | 2007-02-20 | Plain Sight Systems, Inc. | Devices and method for spectral measurements |
US6996292B1 (en) * | 2002-04-18 | 2006-02-07 | Sandia Corporation | Staring 2-D hadamard transform spectral imager |
US7773218B2 (en) * | 2006-04-17 | 2010-08-10 | Duke University | Spatially-registered wavelength coding |
US20070263211A1 (en) * | 2006-05-10 | 2007-11-15 | Manos Dennis M | Portable VUV spectrometer |
US8149400B2 (en) | 2009-04-07 | 2012-04-03 | Duke University | Coded aperture snapshot spectral imager and method therefor |
US9343491B2 (en) * | 2013-05-06 | 2016-05-17 | Gonzalo Arce | Spectral imaging sensors and methods |
CN103575396B (zh) | 2013-11-19 | 2015-08-05 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 基于压缩感知和Hadamard变换的成像光谱系统及方法 |
CN103743482B (zh) | 2013-11-22 | 2016-08-17 | 中国科学院光电研究院 | 一种光谱成像装置及光谱成像反演方法 |
-
2017
- 2017-08-01 GB GBGB1712357.1A patent/GB201712357D0/en not_active Ceased
-
2018
- 2018-07-23 SG SG11202000729YA patent/SG11202000729YA/en unknown
- 2018-07-23 KR KR1020207006053A patent/KR20200032203A/ko unknown
- 2018-07-23 WO PCT/GB2018/052064 patent/WO2019025759A1/en unknown
- 2018-07-23 US US16/634,588 patent/US11079273B2/en active Active
- 2018-07-23 CA CA3070535A patent/CA3070535A1/en active Pending
- 2018-07-23 EP EP18749085.9A patent/EP3662239A1/en active Pending
- 2018-07-23 CN CN201880050055.XA patent/CN110998259A/zh active Pending
- 2018-07-23 JP JP2020505380A patent/JP2020529602A/ja active Pending
- 2018-07-23 AU AU2018309402A patent/AU2018309402A1/en not_active Abandoned
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
GB201712357D0 (en) | 2017-09-13 |
SG11202000729YA (en) | 2020-02-27 |
US20200158568A1 (en) | 2020-05-21 |
KR20200032203A (ko) | 2020-03-25 |
US11079273B2 (en) | 2021-08-03 |
CN110998259A (zh) | 2020-04-10 |
WO2019025759A1 (en) | 2019-02-07 |
AU2018309402A1 (en) | 2020-02-06 |
EP3662239A1 (en) | 2020-06-10 |
CA3070535A1 (en) | 2019-02-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2020529602A (ja) | 符号化開口スペクトル画像解析装置 | |
Cao et al. | A prism-mask system for multispectral video acquisition | |
Gao et al. | A review of snapshot multidimensional optical imaging: measuring photon tags in parallel | |
US9581496B2 (en) | Snapshot spectral imaging based on digital cameras | |
Liang | Punching holes in light: recent progress in single-shot coded-aperture optical imaging | |
US10992924B2 (en) | Stereo-polarimetric compressed ultrafast photography (SP-CUP) systems and methods | |
KR102049373B1 (ko) | 스펙트럼 영상처리 방법, 스펙트럼 영상처리 시스템 및 제어 유닛 | |
JP2021506168A (ja) | 奥行取得のためのライトフィールド画像処理方法 | |
WO2016011675A1 (zh) | 基于随机光栅的压缩感知宽波段高光谱成像系统 | |
US20130194481A1 (en) | Snapshot spectral imaging based on digital cameras | |
US20100103309A1 (en) | Method and system for compressed imaging | |
Liu et al. | Measurement dimensions compressed spectral imaging with a single point detector | |
Correa et al. | Multiple snapshot colored compressive spectral imager | |
US20230125131A1 (en) | Ultrafast light field tomography | |
Oktem et al. | Computational spectral and ultrafast imaging via convex optimization | |
Liu et al. | Spectral ghost imaging camera with super-Rayleigh modulator | |
Abregana et al. | Phase retrieval by amplitude modulation using digital micromirror device | |
CN103558160B (zh) | 一种提高光谱成像空间分辨率的方法和系统 | |
US11199448B2 (en) | Spectroscopic measurement device and spectroscopic measurement method | |
Du Bosq et al. | An overview of joint activities on computational imaging and compressive sensing systems by NATO SET-232 | |
JP6984736B2 (ja) | 撮像装置及び撮像方法 | |
Hinojosa et al. | Compressive spectral imaging using multiple snapshot colored-mosaic detector measurements | |
Degraux et al. | Compressive hyperspectral imaging by out-of-focus modulations and fabry-pérot spectral filters | |
WO2022185720A1 (ja) | 撮像装置、および撮像装置の作動方法、並びにプログラム | |
Park et al. | Cascaded compressed-sensing single-pixel camera for high-dimensional optical imaging |