微型、噪声免疫、快照式全Stokes偏振光谱光场摄像技术及定标研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61775176
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    69.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0501.光学信息获取、显示与处理
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Snapshot imaging spectropolarimetry is a cutting-edge remote sensing technique for the real-time acquisition of multimode multi-dimensional optical information such as the state of polarization, spectral distribution, and spatial morphology of object. It has attractive application in the field of space remote sensing since it can capture dynamic object and has immunity to environment perturbation. However, it is hard to achieve a system simultaneously with compact, miniature and real-time display features, because the existing snapshot techniques usually need huge volume for optical encoding, or massive computation for decoding, or both. In this project, an orthogonally spatial modulation technique of polarization and spectrum will be integrated into the light-field imaging principle configuration with a single area-array detector. Then an innovative snapshot full-Stokes polarization spectral light field videography with the characteristic of noise immunity will be developed, and the correlation rules between the light-field imaging array and full-Stokes polarization spectral information will be explored. We attempt to reduce the complexity of the encoding/decoding and simultaneously achieve a compact, miniature and real-time display system. At the same time, we try to build a spectral polarization state generator with the tunable degree of polarization for calibrating and characterizing system. The basic issues of full-Stokes polarization spectral light-field videography will be analyzed in this project. The principles and theories on the light-field information modulation, the encoding of multi-mode multi-dimensional information into a single area-array detector, the reconstruction and recognition of multi-mode multi-dimensional information, and the calibration and characterization of system performance will be studied theoretically and experimentally. The achievements of the project will provide basic theories and techniques for the space optical remote sensing with polarization spectral imaging.
快照式全Stokes偏振光谱成像是一项实时获取目标偏振态、光谱分布、空间形貌等多模态多维光学信息的前沿遥感探测技术,适用于捕捉动态目标,免疫环境扰动,在空间光学遥感领域具有诱人应用前景。但现有技术存在多维信息编码结构体大、解码算法复杂繁重等问题,难以同时实现紧凑微型化和实时显示。本项目拟在基于单面阵探测器的光场成像原理结构基础上,融入偏振与光谱正交的空间调制方法,创建一种具有噪声免疫特性的快照式全Stokes偏振光谱光场摄像技术,探索光场像点阵列与全偏振光谱信息之间联系规律,降低编/解码复杂度,实现紧凑微型化和实时显示,并发展一种光谱偏振度可调的偏振态发生器用于标定系统。拟开展全偏振光谱光场摄像的基础研究,针对多模态多维信息的光场调制、同时编码于单面阵探测器、重构与识别,及系统定标与性能表征等基础技术的机理问题进行理论分析和实验研究,为基于偏振光谱成像的空间光学遥感奠定理论基础和技术手段。

结项摘要

快照式偏振光谱成像是一项实时获取目标偏振态、光谱分布、空间形貌等多模态多维光学信息的前沿遥感探测技术,适用于捕捉动态目标,免疫环境扰动,在空间光学遥感领域具有诱人应用前景。但现有技术存在多维信息编码结构体大、解码算法复杂繁重等问题,难以同时实现紧凑微型化和实时显示。本项目探索出了一种适于光场成像原理结构的偏振光谱调制方法,创建了多模态多维信息同时编码于单个二维面阵探测器的理论模型,并形成了一套具有噪声免疫特性的快照式Stokes偏振光谱光场摄像技术,及其配套的定标与数据重构技术。基于上述理论,共研制出了3套可获取多维信息的原理样机:第一套是紧凑微型、噪声免疫、快照式消色差全Stokes偏振成像仪(ASSIP),及其配套的定标装置和算法软件,实现了宽谱段偏振图像的动态实时精确获取与重建,偏振度灵敏度达0.4%, 相对偏振精度达3.6%。第二套是基于焦平面渐变滤光片的紧凑微型、快照式光学复制与重绘成像光谱仪(ORRIS),及其配套的定标装置和算法软件,实现了可见到近红外宽谱段高光谱图像的动态实时获取与重建。第三套是基于焦平面渐变滤光片的紧凑微型、快照式光学复制与重绘成像光谱偏振仪(ORRISp),及其配套的定标装置和算法软件,实现了可见光波段的偏振光谱图像的动态实时获取。ORRISp能以探测器固有视频速率拍摄二维场景的偏振光谱图像,波段范围在450nm-750nm范围,光谱分辨率达56个波段以上,视觉范围±5.8°,空间分辨率达400*400个像元以上,并具备支持性能重构的转换配置。基于ORRISp原理,提出了一种基于单通道偏振调制的快照式偏振光散射光谱技术,具有实时调节特性,非常适于胃肠道的内窥早癌诊断应用。为了开发系统方案的实用性,研发构建了一系列用于偏振光谱图像的目标检测和识别算法,并应用于高光谱图像分类、高光谱图像变化检测、偏振增强聚类等任务。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(8)
Design and analysis of a Fourier transform imaging spectropolarimetry based on polarization modulation array (PMAFTISP)
基于偏振调制阵列的傅里叶变换成像光谱偏振仪(PMAFTISP)的设计与分析
  • DOI:
    10.1016/j.optcom.2019.125101
  • 发表时间:
    2020-04-01
  • 期刊:
    OPTICS COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Wang, Yanqiang;Zhang, Chunmin;He, Yifan
  • 通讯作者:
    He, Yifan
Coded aperture snapshot linear-Stokes imaging spectropolarimeter
编码孔径快照线性斯托克斯成像分光偏振计
  • DOI:
    10.1016/j.optcom.2019.05.056
  • 发表时间:
    2019-11-01
  • 期刊:
    OPTICS COMMUNICATIONS
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Chen, Zeyu;Zhang, Chunmin;He, Yifan
  • 通讯作者:
    He, Yifan
Unsupervised Hyperspectral Image Change Detection via Deep Learning Self-Generated Credible Labels
通过深度学习自生成可信标签进行无监督高光谱图像变化检测
  • DOI:
    10.1109/jstars.2021.3108777
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing
  • 影响因子:
    5.5
  • 作者:
    Qiuxia Li;Hang Gong;Haishan Dai;Chunlai Li;Zhiping He;Wenjing Wang;Yusen Feng;Feng Han;Abudusalamu Tuniyazi;Haoyang Li;Tingkui Mu
  • 通讯作者:
    Tingkui Mu
高光谱遥感技术发展与展望
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    航天返回与遥感
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张淳民;穆廷魁;颜廷昱;陈泽宇
  • 通讯作者:
    陈泽宇
Multiscale Local Gray Dynamic Range Method for Infrared Small-Target Detection
红外小目标检测的多尺度局部灰度动态范围法
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2020.3008197
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Yifan He;Chunmin Zhang;Tingkui Mu;Tingyu Yan;Yanqiang Wang;Zeyu Chen
  • 通讯作者:
    Zeyu Chen

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其他文献

基于孔径分割与视场分割的通道型成像光谱偏振技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Acta Physica Sinica
  • 影响因子:
    1
  • 作者:
    权乃承;张淳民;穆廷魁
  • 通讯作者:
    穆廷魁

其他文献

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穆廷魁的其他基金

偏振矢量高光谱图像实时获取及智能处理一体化技术
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于积分视场和孔径分割的快照式偏振光谱成像技术研究
  • 批准号:
    61405153
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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