Sparse-sampling methods for hyperspectral infrared microscopy
Sparse-sampling methods for hyperspectral infrared microscopy
复制标题
高光谱红外显微镜的稀疏采样方法
DOI：
10.1117/12.2518471
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Simpson, Garth J.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Geiger, Andreas C.;Ulcickas, James R.;Liu, Youlin;Witinski, Mark F.;Blanchard, Romain;Simpson, Garth J.
介绍了一种工作在长波红外(LWIR)中的高光谱光束扫描显微镜，并将其应用于远距离成像平台。32通道量子级联激光器(QCL)阵列通过在位置和波长上的稀疏采样实现快速波长调制，以实现快速高光谱成像，与图像重建技术相结合可以提高帧速率。显示了二氯甲烷和水混合物的初始测量，利用光谱信息在整个视场中进行分类。正在进行的努力旨在利用同向传播的可见光和红外光，通过结合从同时获得的可见光图像中检索到的空间信息来提高红外测量的空间分辨率。未来的工作将利用李萨如轨迹进行稀疏采样波束扫描，并将图像内插算法扩展到任意维度的谱域稀疏采样。本文还给出了与各种稀疏采样方法相关的误差的模拟结果，支持在光束扫描显微镜中使用李萨如轨迹作为稀疏采样方法。
A hyperspectral beam-scanning microscope operating in the long wave infrared (LWIR) is demonstrated for future application to stand-off imaging platforms. A 32-channel quantum-cascade laser (QCL) array enables rapid wavelength modulation for fast hyperspectral imaging through sparse sampling in position and wavelength, which when coupled with image reconstruction techniques can enhance frame rate. Initial measurements of dichloromethane and water mixtures are shown, utilizing spectral information for classification across the field of view. Ongoing efforts aim to utilize copropagating visible and IR beams to enhance spatial resolution for the IR measurements by combining spatial information retrieved from visible images obtained concurrently. Future work will leverage Lissajous trajectories for sparsely-sampled beam-scanning and extend the image interpolation algorithms to arbitrary dimension for sparse sampling in the spectral domain. Simulations of the error associated with various sparse-sampling methods are also presented herein which support the use of Lissajous trajectories as a sparse-sampling method in beam-scanning microscopy.
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