Defocus deblur of hyperspectral image for material mixing uniformity detection

QIAN Fei; HU Fan; GOU Xiaodong; ZHU Qibing

doi:10.37188/OPE.20263407.1156

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Defocus deblur of hyperspectral image for material mixing uniformity detection

Information Sciences | 更新时间：2026-04-10

- Defocus deblur of hyperspectral image for material mixing uniformity detection
- Optics and Precision Engineering Vol. 34, Issue 7, Pages: 1156-1169(2026)
- 作者机构：
  
  1.江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122
  2.北京理工大学机电学院，北京 100081
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20263407.1156
  CLC： TP391.4
- CSTR：32169.14.OPE.20263407.1156
- Received：01 December 2025，
  
  Revised：2026-12-31，
  
  Published：10 April 2026
- 稿件说明：
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钱斐,胡凡,苟晓东等.用于物料混合均匀性检测的高光谱图像散焦模糊去除[J].光学精密工程,2026,34(07):1156-1169.

QIAN Fei,HU Fan,GOU Xiaodong,et al.Defocus deblur of hyperspectral image for material mixing uniformity detection[J].Optics and Precision Engineering,2026,34(07):1156-1169.
钱斐,胡凡,苟晓东等.用于物料混合均匀性检测的高光谱图像散焦模糊去除[J].光学精密工程,2026,34(07):1156-1169. DOI： 10.37188/OPE.20263407.1156. CSTR： 32169.14.OPE.20263407.1156.

QIAN Fei,HU Fan,GOU Xiaodong,et al.Defocus deblur of hyperspectral image for material mixing uniformity detection[J].Optics and Precision Engineering,2026,34(07):1156-1169. DOI： 10.37188/OPE.20263407.1156. CSTR： 32169.14.OPE.20263407.1156.

摘要

物料混合均匀性检测是实现产品质量在线监控与工艺优化的关键。针对高光谱成像（Hyperspectral Imaging，HSI）技术在材料混合均匀性检测中出现的图像散焦模糊，以及由此导致的均匀性评估失效问题，提出了一种自监督物理约束非配对高光谱图像去模糊算法（Physics-Constrained Self-Supervised Learning for Unpaired Hyperspectral Image Deblurring，PC-SSL-HSI Deblurring）。该算法采用融合 SimAM 注意力机制的 Uformer 作为去模糊网络，并借助对抗训练促使去模糊结果在特征空间内与清晰图像对齐，与此同时，算法还设计了一个基于经典退化模型的模糊核预测模块，用于构造伪样本对，再利用伪样本对的自监督学习引导去模糊网络聚焦于高光谱图像的局部细节恢复。实验结果表明，所提出的方法能够有效恢复图像细节，减少伪影，有助于物料混合均匀性的准确评估；在仿真数据集上高光谱图像的PSNR达到34.970，SSIM达到0.900，浓度预测误差为0.022 8~0.031 2。所提方法在KL散度、CV变异系数等混合均匀性指标上均优于比较算法，展现出良好的工程应用价值。

Abstract

Detection of material mixing uniformity is critical for enabling online quality monitoring and process optimization. This study addresses the degradation of uniformity evaluation caused by defocus blur in hyperspectral imaging （HSI）. A physics-constrained self-supervised learning framework for unpaired hyperspectral image deblurring （PC-SSL-HSI） is proposed. A Uformer-based architecture incorporating the SimAM attention mechanism is employed as the deblurring network， while adversarial training is introduced to align deblurred outputs with clear images in the feature space. In addition， a blur kernel prediction module is designed based on a classical degradation model to construct pseudo-sample pairs， enabling self-supervised learning that guides the network to emphasize local detail restoration in hyperspectral images.Experimental results demonstrate that the proposed method effectively enhances image detail， suppresses artifacts， and improves the accuracy of material mixing uniformity evaluation. On a simulated dataset， the peak signal-to-noise ratio （PSNR） reaches 34.970 and the structural similarity index （SSIM） reaches 0.900， with concentration prediction errors ranging from 0.022 8 to 0.031 2. Furthermore， hyperspectral imaging experiments for material mixing uniformity indicate that the proposed method outperforms comparative approaches in metrics such as Kullback–Leibler divergence and coefficient of variation， highlighting its strong potential for engineering applications.

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