[发明专利]利用反卷积方法抽取多光纤光谱的一维谱

摘要

本发明公开了一种根据二维多光纤光谱图像形成原理，用反卷积方法来抽取可靠的一维光谱的方法。包括光纤光谱中心迹线的获得，每条光纤光谱上所有PSF的获得，目标函数的构造，噪声的抑制方法和目标函数的串行和并行求解算法。利用强的连续光谱获取光谱中心迹线，利用单根发射线光谱来获取所有波长处的PSF；根据噪声和光谱情况构造目标函数；给出了目标函数的串行和并行求解方法。本发明能纠正经典抽谱方法的失真，也解决反卷积方法由于存储量巨大而无法计算的问题，能得到更为真实的一维谱。同时该计算方法很灵活，内存用量少，扩展性强，容易用于并行计算，也是一个计算稀疏矩阵的新算法。

主权项

1.一种用反卷积方法从光纤光谱的二维CCD图像中抽取一维光谱的方法，其特点是：根据已知的点源扩散函数PSF，通过计算目标函数的最小值，来反卷积整个光纤光谱图像，从而获得一维光谱，该方法包括：光纤光谱中心迹线的获得，每条光纤光谱所有波长处PSF的获得，目标函数的构造，噪声的抑制方法、目标函数的串行和并行求解方法；图像的噪声分为高斯噪声或者泊松噪声的情况来构造目标函数：高斯噪声情况：泊松噪声情况：其中，N_x表示图像总列数；N_y表示图像总行数；N_f表示图像记录的光纤光谱总数；F(k，m)表示图像上位于第k行m列的CCD像素的计数；PSF_i，j(k，m)表示第i条光纤光谱在第.j行处的PSF在CCD上第k行第m列像素上的计数；c_i，j表示第i条光纤光谱在第j行处的流量值，该值是要求解的值；高斯噪声下，目标函数的矩阵形式写法：泊松噪声下，目标函数的矩阵形式写法：其中，F是N_x×N_y行的列，F(k，m)是它的第k×N_x+m个元素；A是N_x×N_y行，N_f×N_y列的矩阵，PSF_i，j(k，m)是它的第k×N_x+m行，第i×N_y+j列元素；C是一个N_f×N_y行的列向量，c_i，j是它第i×N_y+j个元素；W是一个N_x×N_y行N_x×N_y列的对角矩阵，它的第k×N_x+m行，k×N_x+m列元素是F(k，m)，其它元素为0。