Определение спектральных линий на подверженных аберрациям снимках при калибровке спектрометров изображения по длинам волн

Аннотация

Спектрометры изображения применяются в системах дистанционного зондирования Земли и требуют проведения калибровки по длинам волн. Для наиболее точной калибровки по длинам волн должны быть учтены различные оптические аберрации, такие как дисторсия, астигматизм и кривизна поля изображения. Предложен подход к калибровке по длинам волн каждой строки детектора. Разработан алгоритм учета оптических аберраций с помощью детектирования спектральных линий на изображениях, полученных спектрометром при регистрации эталонных источников линейчатого излучения. Сначала происходят объединение и предобработка снимков эталонных источников, затем независимый построчный анализ изображения на предмет определения центров спектральной линий. Далее полученные данные снова анализируются как одно целое и в результате выделяется спектральная линия. Применение разработанного алгоритма позволило откалибровать видеоспектральную систему, созданную и предназначенную для проведения работ по дистанционному зондированию Земли в рамках космического эксперимента "Ураган". В случае использования трех спектрометров в видеоспектральной системе процесс от обработки калибровочных снимков до калибровки по длинам волн длится 20...30 мин. Результаты калибровки видеоспектральной системы показали возможность использования разработанного алгоритма для решения подобных задач

Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:

Мартинов А.О., Литвинович Г.С., Смоленцева Л.А. и др. Определение спектральных линий на подверженных аберрациям снимках при калибровке спектрометров изображения по длинам волн. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки, 2025, № 3 (120), с. 80--99. EDN: NOJWTK

Литература

[1] Raychaudhuri B. Imaging spectroscopy: origin and future trends. Appl. Spectrosc. Rev., 2016, vol. 51, iss. 1, pp. 23--35. DOI: https://doi.org/10.1080/05704928.2015.1087405

[2] Родионов И.Д., Родионов А.И., Ведешин Л.А. и др. Авиационные гиперспектральные комплексы для решения задач дистанционного зондирования. Исследование Земли из космоса, 2013, № 6, с. 81--93. DOI: https://doi.org/10.7868/s0205961413060080

[3] Шухостанов В.К., Ведешин Л.А., Цыбанов А.Г. Гиперспектральная диагностика современной техносферы. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2009, т. 6, № 1, с. 243--248. EDN: NDPXAP

[4] Беляев Б.И., Беляев М.Ю., Гусев В.Ф. и др. Видеоспектральная система для мониторинга земной поверхности с борта МКС. Шестой Белорусский космический конгресс. Т. 1. Минск, 2014, с. 211--214.

[5] Беляев Б.И., Беляев М.Ю., Сармин Э.Э. и др. Устройство и летные испытания научной аппаратуры "Видеоспектральная система" на борту Российского сегмента МКС. Космическая техника и технологии, 2016, № 2, с. 70--79. EDN: WCKDEN

[6] Беляев М.Ю. Научная аппаратура и методы изучения Земли в космическом эксперименте "Ураган" на Международной космической станции. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2021, т. 18, № 3, c. 92--107.DOI: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-3-92-107

[7] Беляев М.Ю., Десинов Л.В., Караваев Д.Ю. и др. Особенности проведения и использования результатов съемки земной поверхности, выполняемой экипажами российского сегмента МКС. Космическая техника и технологии, 2015, № 1, c. 17--30. EDN: TZWTHH

[8] Беляев М.Ю., Десинов Л.В., Караваев Д.Ю. и др. Использование съемки земной поверхности с МКС в интересах топливно-энергетического комплекса. Известия РАН. Энергетика, 2013, № 4, c. 75--90. EDN: REJWYN

[9] Беляев М.Ю., Десинов Л.В., Караваев Д.Ю. и др. Изучение с борта российского сегмента Международной космической станции в рамках программы "Ураган" катастрофических явлений, вызывающих экологические проблемы. Космонавтика и ракетостроение, 2015, № 1, c. 71--79. EDN: UJTWFJ

[10] Беляев М.Ю., Волков О.Н., Соломина О.Н. и др. Исследование миграций животных с помощью научной аппаратуры "Икарус" в космическом эксперименте "Ураган" в РС МКС. Гироскопия и навигация, 2022, т. 30, № 3, c. 3--19. EDN: UTJSZC

[11] Hamaguchi H.O. Calibrating multichannel Raman spectrometers. Appl. Spectrosc. Rev., 1988, vol. 24, iss. 1-2, pp. 137--174. DOI: https://doi.org/10.1080/05704928808060455

[12] Gaigalas A.K., Wang L., He H.J., et al. Procedures for wavelength calibration and spectral response correction of CCD array spectrometers. J. Res. Natl. Inst. Stand. Technol., 2009, vol. 114, no. 4, p. 215--228.

[13] Schroeder D. J. Astronomical optics. Academic Press, 1999.

[14] Xue Q., Wang S., Lu F. Aberration-corrected Czerny-Turner imaging spectrometer with a wide spectral region. Appl. Opt., 2009, vol. 48, iss. 1, pp. 11--16. DOI: https://doi.org/10.1364/AO.48.000011

[15] Подлипнов В.В., Скиданов Р.В. Калибровка изображающего гиперспектрометра. Компьютерная оптика, 2017, т. 41, № 6, с. 869--874. DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-2017-41-6-869-874

[16] Henriksen M.B., Sigernes F., Johansen T.A. A closer look at a spectrographic wavelength calibration. 12th WHISPERS, 2022. DOI: https://doi.org/10.1109/WHISPERS56178.2022.9955104

[17] Henriksen M.B., Garrett J.L., Prentice E.F., et al. Real-time corrections for a low-cost hyperspectral instrument. 10th WHISPERS, 2019, DOI: https://doi.org/10.1109/WHISPERS.2019.8921350

[18] Yokoya N., Miyamura N., Iwasaki A. Preprocessing of hyperspectral imagery with consideration of smile and keystone properties. Proc. SPIE, 2010, art. 7857. DOI: https://doi.org/10.1117/12.870437

[19] Иночкин Ф.М., Белашенков Н.Р. Метод программной коррекции аберрационных искажений изображения в микроскопии структурированного освещения. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, 2019, № 6, с. 1004--1012. DOI: https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-6-1004-1012

[20] Lawrence K.C., Park B., Windham W.R., et al. Calibration of a pushbroom hyperspectral imaging system for agricultural inspection. Trans. ASAE, 2003, vol. 46, no. 2, pp. 513--521. DOI: https://doi.org/10.13031/2013.12940

[21] Riihiaho K.A., Eskelinen M.A., Polonen I.A. Do-it-yourself hyperspectral imager brought to practice with open-source Python. Sensors, 2021, vol. 21, iss. 4, art. 1072. DOI: https://doi.org/10.3390/s21041072

[22] Aktaruzzaman Md. Simulation and correction of spectral smile effect and its influence on hyperspectral mapping. Master’s Thesis. University of Twente, 2008.

[23] Sigernes F., Syrjasuo M., Storvold R., et al. Do it yourself hyperspectral imager for handheld to airborne operations. Opt. Express, 2018, vol. 26, iss. 5, pp. 6021--6035. DOI: https://doi.org/10.1364/oe.26.006021

[24] Kristensson E., Ehn A. Improved spectral sensitivity by combining periodic shadowing and high dynamic range imaging. Spectrosc. Lett., 2016, vol. 49, iss. 2, pp. 91--95. DOI: https://doi.org/10.1080/00387010.2015.1086806

[25] Dunlap J.C., Bodegom E., Widenhorn R. Correction of dark current in consumer cameras. J. Electron. Imaging, 2010, vol. 19, iss. 1, art. 013010. DOI: https://doi.org/10.1117/1.3358365

[26] Widenhorn R., Rest A., Blouke M., et al. Computation of dark frames in digital imagers. Proc. SPIE, 2007, art. 6501. DOI: https://doi.org/10.1117/12.714784

[27] Kumain S.C., Singh M., Singh N., et al. An efficient Gaussian noise reduction technique for noisy images using optimized filter approach. ICSCCC, 2018, pp. 243--248, DOI: https://doi.org/10.1109/ICSCCC.2018.8703305

[28] Deng G., Cahill L.W. An adaptive Gaussian filter for noise reduction and edge detection. IEEE Conference Record Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference, 1993, vol. 3, pp. 1615--1619. DOI: https://doi.org/10.1109/NSSMIC.1993.373563

[29] Шилов А.В. Возможности и недостатки использования скользящей средней при выработке прогнозных решений. Приоритетные научные направления: от теории к практике, 2015, № 19, с. 88--94. EDN: UNFIAD

[30] Шурыгин А.М. Регрессия: выбор вида зависимости, эффективность и устойчивость оценок. Автоматика и телемеханика, 1996, № 6, с. 90--101.

[31] Уатт Дж., Борхани Р., Катсаггелос А. Машинное обучение: основы, алгоритмы и практика применения. СПб., БХВ-Петербург, 2022.

[32] Лутай В.Н., Хусаинов Н.Ш. Повышение устойчивости линейной регрессии. Известия ЮФУ. Технические науки, 2022, № 5, с. 152--160. DOI: https://doi.org/10.18522/2311-3103-2022-5-152-160