基于光谱复用观测的高光谱定量相位成像演示附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要

我们演示了一种基于光谱复用观测的高光谱定量相位成像方法。该方法利用光谱复用技术，将不同波长的光线复用到同一光纤中，并通过干涉仪对复用光进行干涉。通过分析干涉信号，我们可以获得样品的相位信息。该方法具有高灵敏度、高分辨率和高速度等优点，适用于各种样品的相位成像。

介绍

相位成像是一种重要的光学成像技术，它可以提供样品的相位信息，从而揭示样品的微观结构和表面形貌。相位成像技术在生物医学、材料科学、纳米技术等领域有着广泛的应用。

传统的光谱复用技术通常用于通信领域，它可以将多个波长的光线复用到同一光纤中，从而提高光纤的传输容量。近年来，光谱复用技术也被应用于光学成像领域。通过将不同波长的光线复用到同一光纤中，我们可以获得样品的相位信息。

方法

我们的方法如图 1 所示。光源发出的光线首先通过一个分束器分成两束。一束光线作为参考光，另一束光线作为样品光。样品光通过样品后，与参考光在干涉仪中干涉。干涉信号通过光电探测器检测，并由计算机进行分析。

图 1. 基于光谱复用观测的高光谱定量相位成像方法示意图

为了提高相位成像的灵敏度和分辨率，我们采用了光谱复用技术。光谱复用技术可以将不同波长的光线复用到同一光纤中，从而提高光纤的传输容量。通过将不同波长的光线复用到同一光纤中，我们可以获得样品的相位信息。

📣 部分代码

function sigma_hat=function_stdEst(z,kernel_type,est_type,which_dims)%Software for Rician noise removal via variance stabilization% Estimate noise standard deviation (AWGN model) from data of arbitrary dimensionality.% --------------------------------------------------------------------------------------%% SYNTAX% ------% sigma_hat = function_stdEst ( z , kernel_type , est_type , which_dims )%%% OUTPUT% ------% sigma_hat    :  estimated noise standard deviation%%% INPUTS% ------% z            :  noisy observation (n-dimensional, n arbitrary)%% kernel_type  :  1-dimensional kernel used for separable n-dimensional convolution%%   kernel_type=1           Haar%   kernel_type=2           Daubechies length 6    (DEFAULT)%   kernel_type=3           Laplacian (spline of length 3)%   kernel_type=4           Farras Abdelnour & Ivan Selesnick (ICASSP2001)%   kernel_type=[T N]       iterate N times the kernel of type T=1,2,3,4%   kernel_type=[vector]    user-specified kernel given by vector of length>2%%% est_type     :  sample estimator of the standard deviation%%   est_type=1             median of absolute deviations  (DEFAULT)%   est_type=2             mean of absolute deviations%   est_type=3             sample standard deviation%%% which_dims   :  dimensions of z along which st.sigma_hat. estimation is performed%                 (DEFAULT: all dimensions)%%%% classical examples:%%   kernel_type=2, est_type=1  Donoho's MAD      (DEFAULT)%                              sigma_hat = function_stdEst(z);%%   kernel_type=3, est_type=2  Immerkaer's algorithm%%%%% Alessandro Foi - Tampere University of Technology - 2011% -----------------------------------------------------------------------​if ~exist('kernel_type','var')    kernel_type=2;endif ~exist('est_type','var')    est_type=1;end​​if kernel_type(1)==1  %%% Haar    kernel=[-1;1];elseif kernel_type(1)==2  %%% Daubechies length 6    kernel=[-0.33267055295008 ;  0.80689150931109 ; -0.45987750211849 ; -0.13501102001025 ; 0.08544127388203  ; 0.03522629188571];elseif kernel_type(1)==3    %%% Laplacian    kernel=[1; -2; 1];elseif kernel_type(1)==4    %%% Farras Abdelnour & Ivan Selesnick    kernel=[-0.011226792152540; 0.011226792152540; 0.088388347648320; 0.088388347648320; -0.695879989034000; 0.695879989034000; -0.088388347648320; -0.088388347648320; 0; 0];end​​if numel(kernel_type)==2    kernelb=kernel;    for conv_counter=1:kernel_type(2)        kernel=conv2(kernel,kernelb);    endelseif numel(kernel_type)>2    kernel=reshape(kernel_type,[numel(kernel_type) 1]);end​% make kernel zero-meankernel=kernel-mean(kernel(:));% normalize ell2kernel=kernel/sqrt(sum(kernel(:).^2));​​if ~exist('which_dims','var')which_dims=find(size(z)>1);end​for jj=which_dims    z=convn(z,permute(kernel,circshift((1:max(2,jj)),[0 jj-1])),'valid');end​​if est_type==1        %%% median of absolute deviations      sigma_hat=median(abs(z(:)))/0.674489750196082;   %  assumes, for simplicity, that median(z(:))=0.elseif est_type==-1   %%% median of absolute deviations      sigma_hat=median(abs(z(:)-median(z(:))))/0.674489750196082;  % 0.674489750196082=icdf('normal',3/4,0,1) elseif est_type==2    %%% mean of absolute deviations      sigma_hat=mean(abs(z(:)))*sqrt(pi/2);   %  assumes, for simplicity, that mean(z(:))=0.elseif est_type==-2    %%% mean of absolute deviations      sigma_hat=mean(abs(z(:)-mean(z(:))))*sqrt(pi/2);elseif est_type==3     %%% sample standard deviation    sigma_hat=sqrt(mean(abs(z(:)).^2));    %  assumes, for simplicity, that mean(z(:))=0.elseif est_type==-3    %%% sample standard deviation    sigma_hat=sqrt(mean(abs(z(:)-mean(z(:))).^2));end​​

⛳️ 运行结果

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我们演示了一种基于光谱复用观测的高光谱定量相位成像方法。该方法具有高灵敏度、高分辨率和高速度等优点，适用于各种样品的相位成像。该方法在生物医学、材料科学、纳米技术等领域有着广泛的应用前景。

🔗 参考文献

[1] 赵慧洁,张晓元,贾国瑞,等.运动补偿下双通道星载高光谱成像仪图像配准[J].红外与激光工程, 2021.DOI:10.3788/IRLA20211022.

[2] 李杨,饶长辉,王胜千.基于高光谱图像的光学多孔径成像系统平移误差测量方法:CN202011247068.1[P].CN112432768A[2024-01-29].

[3] Zongze Yuan,袁宗泽,Hao Sun,等.基于数字微镜阵列的高光谱压缩成像方法研究[C]//高分辨率对地观测学术年会.中国宇航学会;中科院电子学研究所, 2013.

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