Экспериментальная реализация многоспектральной однопиксельной визуализации в коротковолновом инфракрасном диапазоне частот
https://doi.org/10.17586/2220-8054-2025-16-4-437-440
Аннотация
Многоспектральная однопиксельная система формирования изображений, работающая на трех длинах волн – 800 нм, 1050 нм и 1550 нм, – была разработана для формирования изображений природных материалов, таких как орехи. Спектральное мультиплексирование структурированных паттернов освещения было реализовано с помощью оптических элементов, а модуляция излучения была осуществлена с помощью цифрового микрозеркального устройства. Сбор данных о интегральной интенсивности рассеянного от объекта излучения осуществлялся с помощью собирающей линзы и одного фотодетектора InGaAs. В соответствии с предложенной схемой были восстановлены изображения 25 объектов на длинах волн 800 нм, 1050 нм и 1550 нм. Разрешение полученных изображений составляло 64 на 64 пикселя, время получения одного изображения – около 40 секунд. Экспериментальные результаты продемонстрировали успешное восстановление изображений природных образцов, обладающих ярко выраженными спектральными характеристиками, что подтверждает потенциал системы для определения характеристик и классификации материалов.
Об авторах
В. С. ШумигайРоссия
А. О. Исмагилов
Россия
А. К. Лаппо-Данилевская
Россия
Е. Н. Опарин
Россия
А. Н. Цыпкин
Россия
Список литературы
1. Oliveira R.A., Nasi R., Korhonen P., Mustonen A., Niemel ¨ ainen O., Koivum ¨ aki N., Honkavaara E. High-precision estimation of grass quality and ¨ quantity using UAS-based VNIR and SWIR hyperspectral cameras and machine learning. Precision Agriculture, 2024, 25(1), P. 186–220.
2. Malakauskas D.M., Ding H., Berman B.P., Thantu N., Karem K.L., Gammino V.M. Shortwave infrared hyperspectral imaging to detect contaminants in the US Food Supply. Applied Spectroscopy, 2025, 79(5), P. 872–878.
3. Tolentino V., Ortega Lucero A., Koerting F., Savinova E., Hildebrand J.C., Micklethwaite, S. Drone-based VNIR–SWIR hyperspectral imaging for environmental monitoring of a uranium legacy mine site. Drones, 2025, 9(4), P. 313.
4. Osorio Quero C., Durini D., Rangel-Magdaleno J., Martinez-Carranza J., Ramos-Garcia R. Deep-learning blurring correction of images obtained from NIR single-pixel imaging. Journal of the Optical Society of America A, 2023, 40(8), P. 1491–1499.
5. Gibson G.M., Sun B., Edgar M.P., Phillips D.B., Hempler N., Maker G.T., Padgett M.J., et.al. Real-time imaging of methane gas leaks using a single-pixel camera. Optics express, 2017, 25(4), P. 2998–3005.
6. Zhang Z., Wang X., Zheng G., Zhong J. Hadamard single-pixel imaging versus Fourier single-pixel imaging. Optics Express, 2017, 25(16), P. 19619–19639.
7. Yu Z., Wang X.Q., Gao C., Li Z., Zhao H., Yao Z. Differential Hadamard ghost imaging via single-round detection. Optics Express, 2021, 29(25), P. 41457–41466.
8. Wang L., Zhao S. Fast reconstructed and high-quality ghost imaging with fast Walsh–Hadamard transform. Photonics Research, 2016, 4(6), P. 240–244.
9. Cohen I., Huang Y., Chen J., Benesty J., Benesty J., Chen J., Cohen I. Pearson correlation coefficient. In: Noise Reduction in Speech Processing, 2009, Berlin: Springer, P. 1–4.
Рецензия
Для цитирования:
Шумигай В.С., Исмагилов А.О., Лаппо-Данилевская А.К., Опарин Е.Н., Цыпкин А.Н. Экспериментальная реализация многоспектральной однопиксельной визуализации в коротковолновом инфракрасном диапазоне частот. Наносистемы: физика, химия, математика. 2025;16(4):437-440. https://doi.org/10.17586/2220-8054-2025-16-4-437-440
For citation:
Shumigai V.S., Ismagilov A.O., Lappo-Danilevskaia A.K., Oparin E.N., Tcypkin A.N. Experimental implementation of multispectral single-pixel imaging in the shortwave infrared frequency range. Nanosystems: Physics, Chemistry, Mathematics. 2025;16(4):437-440. https://doi.org/10.17586/2220-8054-2025-16-4-437-440