空间外差光谱仪平场校正的效果与实现

为了从任何传感器中提取最大的信息，系统校准和数据处理修正对进行精确测量起着至关重要的作用。仪器的局限性经常表现为返回信号中的噪声效应，扭曲或掩盖了当前的信息。这将严重限制给定仪器的灵敏度、动态范围、精度和分辨率。根据所使用的设备的不同，所需的校准校正的类型尺度也不同。大多数基于阵列的传感仪器需要对其输出进行某种形式的平场校正，以保证均匀响应。

这在空间外差光谱仪，如is - instruments有限公司生产的HES系列仪器中是明显的事实。这些仪器由影响最终输出的多个元件组成，包括探测器和内部光学元件。HES范围是静态傅里叶变换光谱仪，因此与傅里叶变换仪器有许多相似之处

通常应用于古典FTIR仪器的几个进程应该是数据处理的一部分HES仪器。这些包括：

• 平面纠正
• 暗噪声减法
• 相位校正

一个完整的关于如何处理SHS数据的数学描述可以在^(2、3)．其他方法也可以应用于数据，以便在信号重建中提高信噪比（SNR）或准确性，例如：

• 切趾法
• 平滑或过滤
• 零填充
• 鬼边缘去除

除了这些常用的数据处理工具，基于FT的设备还成功地使用了所谓的超级增益技术，如最大熵，以提取更多的信息。

在上述技术的情况下，最值得关注的是应用平面校正。本文将其应用于HES数据以及对收集的光谱信息的相应影响。它展示了通过仔细应用此过程来制作的增益。

平场校正原理-原始数据

平面校正的目的是在像素到像素的基础上移除仪器/检测器灵敏度的变化。通过检查所谓的平面图像来实现平面。这可以是分散光谱仪中的校准白光框架。

观测到的与预期校准帧的变化是由仪器变化产生的。如果这幅图像获得了足够的信噪比，那么就可以用它来对后续数据进行分割，以“扁平化”响应。在色散系统中，这种影响通常由探测器灵敏度的差异决定。在现代科学级别的ccd中，这种差异通常小于1%。因此，在色散谱仪中，这些效应通常是局部的，而且可以毫不费力地消除。

采用快速傅里叶变换(FFT)对红外热成像图像进行光谱提取。考虑使用一种近乎完美的HES仪器，当测量一个完美的单色源时，除了一个外，所有像素都有相似的量子效率。在这种情况下,将是一个完美的正弦波,获得的图像只有一个边远像素显示的红色椭圆傅里叶转换后(图1中lh)。这些数据,正弦波会转换为一个峰在一个特定的频率,然而外围的像素转换为一个给定的振幅和频率的正弦波,影响了获取光谱的大部分(图1中的RHS)。这个正弦可以掩盖数据中存在的其他光谱信息。因此，为了消除这些变化或不连续，采取每一个步骤是极其必要的。这可能导致单个像素对观测光谱响应有重要影响，如图1所示。

(需要注意的是，这个数字不是按比例计算的，两个函数的实际振幅与它们在离散步长和正弦内的相对能量成比例)。

图1所示。HES仪器非平坦响应的影响。

过程

HES光谱仪的平面校正：

除了探测器差异在HES中产生非平坦响应外，环境效应也可能影响观察到的图像。例如，一个透镜上的局部灰尘可能会影响收集到的光通过仪器的一部分的传输。因此，每2-3个月拍摄一次平场镜头是必要的。HES的另一个复杂之处是光谱仪产生的干涉条纹必须从平场处理过程中去除。因此，平面框架是从每个光栅独立获得的。

该技术从每个衍射光栅中收集暗图像和非干涉光栅图像。这个信息然后被用来产生一个平场图像，可以应用到一个测量样本的原始图像数据。使用以下公式对数据进行校正:

其中IR为原始图像，D为暗帧，F为获取的平帧。硝酸钾(KNO_3.)，以演示平场校正的过程在实际数据

使用的仪器是一个ISI HES2000耦合到F2：1＃探针，并在反向散射配置中分析样品。数据垂直填满，以保证高水平的SNR。

平场校正方法:

用于收集，处理和应用于RAW图像文件的方法的方法在表1中描述。

表1。HES数据平场处理

数据收集和暗帧减影
1.	收集多个原始图像帧	100帧使用
2.	和图像并计算平均帧
3.	收集暗图像	100帧使用
4.	对暗图像求和，计算平均帧数，并从步骤2收集的图像中减去
获得平场
5.	盖侧光栅
6.	从宽带源获取图像	100帧使用
7.	盖轴光栅
8。	从宽带源获取图像	100帧使用
9。	计算每个光栅的平均平面帧，并减去平均暗图像
10.	对光栅和归一化数据的结果相加	也就是说，均值是1
平场的应用
11.	从平场框架中移除轮廓形状
12.	从步骤11划分步骤4的数据从步骤4划分
13.	计算功率谱

测量和应用

平场测量

图2显示了从KNO获得的图像框架_3.样品经HES谱仪测定，积分时间0.2秒。该图像已使用汉宁窗口修改。必须注意由光纤照明产生的高斯分布。强中心暴位于1000像素处，这表明获得的频谱具有重要的宽带分量。图3显示了KNO的拉曼光谱_3.从图2中提取的样本。数据显示在像素空间中。两个峰值约为约。280和410。

图2。利用1mm光纤耦合HES和F2背向散射探头对硝酸钾进行FVB变迹干涉成像

此外，有两个值得注意的兴趣点：

1. 光谱显示了一个重要的背景信号，其稳定的基线向LHS上升(这是由于样品荧光)
2. 光谱基线非常嘈杂，这可能掩盖可能存在的较小峰值。

没有增加集成时间或平均可以降低数据中的表观噪声，表明正在观察到基本或仪器限制。

图3。图2所示的图像FFT给出了KNO的拉曼光谱_3.

图4是将每个光栅分别采集的数据合并后得到的平场图像。干涉图样如预期的那样被消除了，但是底层的高斯分布也发生了变化。

图4。白色:各衍射光栅数据合并形成的全2000像素宽平场图像，红色:多项式拟合曲线

由于其物理位置的微小变化相对于光谱仪，这种形状在每次移除并重新插入仪器中时，这种形状每次都不同。它至关重要的是，在将这种形状从平坦的场框架移除之前可以应用于任何数据。否则，这种差异主导了仪器的最终响应。

图5显示了850 - 1120像素的数据，以便观察图像上的结构。这突出了在像素970和975之间的巨大失真，以及沿着曲线的其他工件。

图5中的红线是拟合曲线，用于去除图像中观察到的轮廓形状。这种形状是由纤维输入产生的。

图5。白色：850和1120之间的中央像素从图4所示的全平坦场图像由来自每个衍射光栅和红色的合并数据形成：曲线的多项式拟合

平场对图像的影响

图6显示了一旦轮廓形状被删除后的计算平场。在本例中，通过将图4所示的轮廓分割为20个部分，并对每个部分应用高次多项式来计算纤维轮廓。在0-100和1900-2000处观察到一些与非理想曲线拟合有关的结构。然而，一旦数据被修改，这种结构的影响就可以忽略不计了。

图6。使用测量的平场图像和多阶多项式曲线配合计算平面

图7（a） - （c）示出了将平坦场校正的应用到抛光图像的结果。在图像平面中的效果似乎相对谦虚。

图7。在区域（a）全2000像素（b）中央800到1200像素的未校正和校正图像仅比较，（c）像素900至990：白色是原始数据;红色是扁平数据

平场对光谱的影响

当FFT应用于平场校正后的图像时，这个结果的重要性得到了充分的认识。这个结果显示在下面的图中(红色)，与未校正的光谱不同(也显示在下面的图中(白色))。

基线噪音在整个过程中大幅减少。可以通过将410像素的峰值比较到900-970像素之间测量的标准偏差来计算表观信号增强的估计。这建立了SNR改善了一个因素1.6的事实。另外，数据现在显示在大约530像素的额外小峰值或峰顶簇。

图8。KNO的平场校正(红色)和未校正(白色)拉曼光谱_3.．校正光谱偏移以便于观看。

图9。中央区域（来自x = 250-600）的平面矫正（红色）和未经校正的（白色）拉曼光谱_3.．校正谱偏移以查看。

现在可以确认，这个峰值已经成功地从噪声底端带出来，通过比较光谱和附录中的“股票”光谱(图8)。

图8显示了4个明显的峰1x ~ 700cm^－1， 1x ~1050厘米^－12x 1350厘米^－1．未经校正的HES光谱成功地识别了高强度的中心峰和LHS峰，但低强度的RHS双峰在基线噪声底面以上无法检测到。在对数据进行平场校正后，检测到RHS双峰，表明了校正过程的重要性和强度，以识别较弱的拉曼散射中心。

结论

本文已经描述了光谱外差光谱仪中的平坦场校正的过程。这通过从仪器中收集平坦的场数据，然后计算平坦场框架。然后，该平面框架已应用于样本原始图像数据。观察到在校正的原始图像帧转换到功率谱后获得的光谱信息中的主要增强。

平场校正应用于从KNO采集的原始帧数据_3.演示样品指出了这种方法在成功识别弱喇曼散射体方面的优势。现在，可以随时和例行地将这种校正程序应用于从任何测量样本中收集的原始图像数据ISI HES拉曼光谱仪。

参考文献

［1］https://en.wikipedia.org/wiki/Flat-field_correction

[2]哈兰。雷诺和罗斯勒，“空间外差光谱学在远紫外波段漫射星际发射线探测”，天体物理学。Journal.Vol。396年,页730 - 740。1992

[3] Englert。J. M.哈兰德;J. G.卡登;张志强，张志强，张志强。空间外差光谱学中相位畸变的校正[j]

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