从哈达码变换光谱成像仪成像原理出发, 对其光谱成像过程进行数学建模, 分析了哈达码模板调制引起光谱信息混叠和空间信息混叠的原因, 提出了一种根据光谱偏移量去除混叠的算法.采用自行研制的哈达码变换光谱成像仪进行了目标数据采集, 用提出的去混叠算法对目标数据进行复原, 得到目标的三维数据立方体, 有效去除了空间信息混叠和光谱信息混叠, 验证了算法的正确性.

介绍了一种基于DMD的Hadamard变换成像光谱仪的物理模型。 以7阶S矩阵为例进行论述, 通过改进编码模板的设计方案, 使所有色散光谱都能被严格编码为7段。 提出了一种针对复原后光谱图像的修正方法, 以7阶的S矩阵编码, 最终可以获得6幅质量较高的光谱图像。 如以n阶的S矩阵编码, 最终可以获得n-1幅质量较高的光谱图像。 实验结果证明了该方案的可行性和有效性。

长期以来 Hadamard变换成像光谱技术一直受到编码模板的制约而发展缓慢, 然而随着微光机电系统(MOMES)的出现, 基于数字微镜器件设计 Hadamard编码模板为 Hadamard变换成像光谱技术的发展提供了新的契机。介绍了一种基于数字微镜器件(DMD)的 Hadamard变换成像光谱仪的物理模型及其 Hadamard编码模板的设计方法, 该方法控制 DMD将光谱仪的光谱响应范围对应的色散光谱的宽度按照 S矩阵的阶数等分, 在空间上形成循环变化的 Hadamard编码模版。实验表明光谱仪原理样机取得的光谱曲线与辐射度计取得的光谱曲线相似度很高, 有力证明了基于 DMD设计的编码模板对色散光谱的良好调制作用。

系统信噪比一直是制约激光探测**性能的关键性因素之一。为提高系统探测信噪比，利用阿达玛变换方法，在计算模板大小(17．48×17．48mm)和码元数N=255的基础上，详细介绍了Sn循环矩阵的生成，最后选择液晶空间光调制器充当编码模板。通过在液晶面板上不同位置施加不同的电压，利用旋光效应对通过的激光衍射条纹进行控制，按其通过与否(1／0)进行编码。在这一方法指导下进行了系统的仿真实验研究并获得成功。实验结果表明：将阿达玛变换应用于激光光谱测量，在不增加测量次数的情况下，可以有效地提高系统的信噪比。

根据阿达玛变换原理，计算了编码模板大小和码元数，详细介绍了Sn循环矩阵的生成，最后选择数字微镜阵列充当编码模板，并进行了仿真实验研究。实验结果表明，将阿达玛变换应用于激光光谱测量，在不增加测量次数的情况下，可以有效地提高系统的信噪比。

针对编码模板存在的各种不同误差情况,确定了相应的循环编码矩阵.根据阿达玛变换成像光谱仪的编码和解码原理,通过比较解码得到光谱图像和原始图像.分析了光谱图像在编码模板存在各种不同误差的情况下,随编码模板误差的变化情况,得到了光谱图像随编码模板误差变化的大致范围和基本关系.

叙述了阿达玛变换光谱成像仪的原理及仪器构成,对阿达玛编码模板引起的光谱混叠现象进行了分析研究.从理论上导出了光谱混叠公式,并提出了光谱修正方法,仿真实验结果表明该方法简单有效.修正后光谱图像的分辨率取决于偏离光轴最远处的码元对应的空间分量.

编码模板是阿达玛变换成像光谱仪的关键部件,用以代替入射狭缝和出射狭缝.根据编码模板的构造原理,通过计算机生成二元伪随机序列码,用C语言根据编码方式生成图形文件,进而光刻出编码模板.应用该方法可制作任意形状和大小,特别是码元数目较大的编码模板,能实现高分辨率的编码.

以编码理论和神经网络优化算法为基础,提出了一种构造特征编码模板用于识别某一类模式集的方法,并以26个大写英文字母的识别作为实例进行了研究。提出了一种从二维视图识别三维目标的多网络融合方法,基于单个网络分类的置信度概念,有效地结合多个网络的输出结果作出最终分类判决。应用三个多层前向网络(隐层神经元数、初始权值等取不同值),设计了基于分类确信度的多网络融合结构。对四类车辆目标进行的识别实验表明,所提出的多网络融合方法明显优于单个网络的识别性能。

论述了液晶空间光调制器作为固定不动的编码模板在阿达玛变换光谱仪中的应用,对编码模板的缺陷进行了研究,提出了编码模板缺陷的补偿措施.模拟实验证明了我们给出的补偿措施是正确的.