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摘要：本发明公开了一种基于维纳滤波的线光谱共焦图像光斑混叠消除方法，用线光谱共焦传感器测量被测样品表面后，得到含光斑混叠的原始光谱图像数据，建立线光谱共焦传感器的光谱仪结构模型，并利用该模型采样模拟，得到点扩散函数，最后依据该点扩散函数构建改进的维纳滤波器，对原始光谱图像进行维纳滤波，获得消除光斑混叠的光谱图像。该方法解决了线光谱共焦测量中存在的光斑混叠的问题，从而提高了整个测量系统在横向和轴向两个维度上的测量精度，且具有算法简单、适用范围广、还原效果好等优点。

主权项：1.一种基于维纳滤波的线光谱共焦图像光斑混叠消除方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：用线光谱传感器色散共焦的线光源照射被测样品表面，并通过线光谱共焦传感器的光谱仪分光系统收集反射光，经分光处理后聚焦到CMOS传感器上；步骤2：读取CMOS传感器上的数据，得到以像素点呈现的线光谱共焦传感器原始光谱图像数据Ix,y，式中x,y为像素坐标；步骤3：将被测样品换成具有小截面面积的探针，探针与被测样品上的一个光斑半径相差0-7.5μm，探针固定在精密位移平台上，通过调整探针水平位置和高度，在CMOS传感器上得到N*M个平均分布的无混叠光斑，对应在N个横向探针位置上各取M个纵向探针高度；步骤4：对N*M个无混叠光斑，读取其附近的N*M组CMOS像素数据，得到各光斑的实测点扩散函数Hix,y；步骤5：将CMOS传感器平面划分为P*Q个区域，并计算得到各区域上实测的基于像素坐标的点扩散函数Hx,y；步骤:6：基于步骤2所述原始光谱图像数据和实测得到的P*Q个点扩散函数，在划分出的P*Q个区域中，对每个区域先进行扩充，形成互有重叠L列和行的P*Q个区域，对这些区域分别构建改进的维纳滤波器，并进行维纳滤波，获得消除光斑混叠后的线光谱共焦传感器光谱图像；所述的构建改进的维纳滤波器，进行维纳滤波，具体过程包括：步骤6-1：构建维纳滤波器，在频域上进行一次近似估计，表达公式如下： 其中，Hu,v为点扩散函数的频谱，H*u,v为其复共轭，为某个设定的经验值，Iu,v为带噪光谱数据的频谱，为近似估计图像的频谱；对进行逆傅里叶变换，得到图像在时域上的一个估计步骤:6-2：构建改进的维纳滤波器，表达公式如下： 其中，H*u,v为点扩散函数的频谱函数复共轭，Hu,v为点扩散函数的频谱，Iu,v为带噪光谱数据的频谱，Ou,v为原始光谱数据的频谱，是噪声均方值，Sou,v为从步骤6-1中估计的的功率谱密度频谱；的估计方法表达公式为： 其中，M和N分别是图像的宽和高，ix,y为带噪声的光谱数据，为从步骤6-1中得到的原始图像的一个估计，hx,y为点扩散函数；对Ou,v进行逆傅里叶变换，得到消除光斑混叠的线光谱共焦传感器光谱图像，以此有效提升线光谱共焦传感器的横纵向测量分辨率；步骤7：对P*Q个处理后得到的光谱图像重叠区域进行加权融合拼接以消除滤波边界的影响。

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