快照式光谱光场成像技术

吕晓波; 刘宇丰; 李毅威; 朱帅帅; 林杰; 金鹏

doi:10.37188/OPE.20212902.0220

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快照式光谱光场成像技术

现代应用光学 | 更新时间：2026-09-12

- 快照式光谱光场成像技术
- Snapshot spectral light-field imaging technology
- 光学精密工程 2021年29卷第2期页码：220-230
- 作者机构：
  
  1.哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院，黑龙江哈尔滨 150080
  2.微系统与微结构制造教育部重点实验室（哈尔滨工业大学），黑龙江哈尔滨150080
  3.西安航天动力试验技术研究所，陕西西安 710100
- 作者简介：
  
  吕晓波（1995-），男，山西运城人，博士研究生，2017年于哈尔滨工业大学获得学士学位，主要从事快照式多维成像的研究。E-mail：lvxiaobosimon@gmail.com
  林　杰（1979-），男，黑龙江哈尔滨人，博士，副教授，博士生导师，2008年于哈尔滨工业大学获得博士学位，主要从事光学超分辨、光学精密测量方面的研究。E-mail：linjie@hit.edu.cn
  金　鹏（1972-），男，黑龙江哈尔滨人，博士，教授，博士生导师，2001年于哈尔滨工业大学获得博士学位，主要从事多维成像、微纳器件制备及其应用方面的研究。E-mail：p.jin@hit.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划资助项目(2016YFF0200700)
- DOI：10.37188/OPE.20212902.0220
  中图分类号： TB82;TB133
- 收稿：2020-07-22，
  
  修回：2020-09-01，
  
  纸质出版：2021-02-15
- 稿件说明：
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吕晓波,刘宇丰,李毅威等.快照式光谱光场成像技术[J].光学精密工程,2021,29(02):220-230.

LÜ Xiao-bo,LIU Yu-feng,LI Yi-wei,et al.Snapshot spectral light-field imaging technology[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(02):220-230.
吕晓波,刘宇丰,李毅威等.快照式光谱光场成像技术[J].光学精密工程,2021,29(02):220-230. DOI： 10.37188/OPE.20212902.0220.

LÜ Xiao-bo,LIU Yu-feng,LI Yi-wei,et al.Snapshot spectral light-field imaging technology[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(02):220-230. DOI： 10.37188/OPE.20212902.0220.

摘要

针对快照式多维成像系统难以实现高维成像的问题，本文提出了一种快照式光谱光场成像方法，使用单个探测器实现了对目标场景光谱光场信息的快速获取。该方法将聚焦光场成像结构引入到快照式超光谱成像傅里叶变换光谱仪中，首先获取混叠了目标场景光场信息和干涉信息的原始图像，然后使用基于卷积神经网络的信息重建算法，将光场信息和干涉信息从原始图像中分别提取出来，并分别利用光场和干涉信息来重建目标场景的深度和光谱。本文搭建了快照式光谱光场成像系统，并对该系统在空间、光谱以及时间维度上的表现进行了实验验证。实验结果表明，该系统在将获取信息的维度扩展到七维的同时，其深度重建的均方根误差为7.7 mm，光谱重建的归一化均方根误差为6.87%。

Abstract

Realizing high-dimensional imaging for a snapshot multi-dimensional imaging system is difficult. Therefore， this study proposes a snapshot spectral light-field imaging method that can simultaneously record the light field and spectral information of a target scene using a single detector. This method introduces the paradigm of light-field imaging to Fourier transform imaging spectroscopy. A raw image composed of the light-field image and interference is then obtained. A convolutional neural network is developed to decouple the light-field image and interference. The depth and spectral information of the scene can then be reconstructed. The study also constructs a snapshot spectral-volumetric imaging system， and its performance in spatial， spectral， and temporal dimensions is verified through experiments. Experimental results showed that the root mean square error （RMSE） of depth reconstruction was 7.7 mm， and the normalized RMSE of spectral reconstruction was 6.87% when the acquired information was extended to seven dimensions.

关键词

Keywords

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