[00306346]基于太赫兹时域光谱的目标识别及图像处理

生物和化学大分子的振动及转动能级主要处于THz波段，太赫兹 波辐射具有穿透大多数非金属非极性材料的性能，利用太赫兹时域光 谱（THz-TDS）技术进行检测与目标识别，已广泛应用于生物医学、 公共安全、无损检测、品质检验、化学相关以及环境监测等领域。太 赫兹光谱具有典型的高光谱数据特征，光谱维数高、数据量大，如何 从海量的光谱数据中，观察和挖掘出有用的信息是THz-TDS技术发展 与应用所面临的挑战。 本系列专利成果以太赫兹波谱学为理论基础，采用THz-TDS检测 技术获取样本光谱数据集，通过算法和方法创新，解决了工程实际应 用中太赫兹光谱目标识别中的准确性问题。主要成果创新如下： （1） 提出一种动态感知粒子群支持向量机（APSO-SVM）模型， 实现了动态环境下，太赫兹光谱特征相似物质的高精度识别（95%以 上）。 （2） 提出一种基于t分布随机邻域嵌入（t-SNE）的差异光谱识 别模型，从光谱聚类识别角度出发，实现了无损检测目标缺陷特征的 预判断。 （3） 提出一种基于蚁群算法与压缩感知算法（ACO-CS）相结合 的太赫兹光谱图像去噪模型，实现了图像边缘保护与去噪的均衡。 （4） 在多模式成像与图像质量融合评价的基础上，提出一种基 于图像SIFT特征提取与Kmeans聚类（SIFT-Kmeans）相结合的图像 匹配模型，通过定量分析，实现了高质量多源图像的选取。二、 预期市场前景与效益 本项目成果基于太赫兹无损检测工程中的现实问题，提出了相关 解决方案并获得良好的效果，因此可以直接用于无损检测的实际工程 应用，市场前景广阔，预期可以取得明显的经济效益。 三、 合作方式 成果转化或合作开发。