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可调最优编码快照高光谱成像技术:突破与应用

已有 521 次阅读 2025-8-15 17:09 |个人分类:封面故事|系统分类:论文交流

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在科学和工业领域,高光谱成像技术正发挥着越来越重要的作用,它可以捕捉到比普通成像更丰富的光谱信息,为我们揭示物体更多的特性。而可调最优编码快照高光谱成像(Tunable Optimally Coded Snapshot Hyperspectral Imaging,TOSHI)系统则是这一领域的一项重要创新。TOSHI系统巧妙地利用了液晶空间光调制器(LCoS - SLM)的可刷新特性。这种特性就如同给相机赋予了智能调整的能力,系统能够根据不同场景的数据,动态地优化光学编码和软件解码过程。简单来说,就像是相机可以自动根据拍摄环境的变化,调整自己的拍摄策略和数据处理方式,从而大大提高了光谱和空间重建的准确性。无论是在不同的照明条件下,还是面对复杂的场景,TOSHI都能展现出强大的适应性和成像效果。它将硬件编码与基于深度学习的重建技术相结合,就像是把传统的硬件设备和先进的智能算法紧密融合在一起,为计算高光谱成像技术带来了新的发展。这项技术在科学研究和工业生产等诸多方面都有着巨大的应用潜力,未来有望在更多领域大显身手。

期刊

Laser & Photonics Reviews

标题

Tunable Optimally-Coded Snapshot Hyperspectral Imaging for Scene Adaptation

作者

Chong Zhang, Wenjing Liu, Juntao Li, Siqi Li, Lizhi Wang, Hua Huang, Yuanjin Zheng, Yongtian Wang, Jinli Suo, Weitao Song

摘要

Tunable Optimally Coded Snapshot Hyperspectral Imaging

The cover feature highlights the principles and capabilities of the tunable optimally coded snapshot hyperspectral imaging (TOSHI) system. By leveraging the refreshability of the LCoS-SLM, TOSHI dynamically optimizes optical encoding and software decoding based on scene data, enhancing spectral and spatial reconstruction accuracy. This image demonstrates its effectiveness in adaptive hyperspectral imaging across various lighting conditions and complex scenes. Integrating hardware encoding with deep learning-based reconstruction, TOSHI advances computational hyperspectral imaging for scientific and industrial applications. For more details, see article 2401921 by Weitao Song and co-workers.

原文链接

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/lpor.202570044

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