Compact Speckle Spectrometer Based on CNN-LSTM Denoising

光学 斑点图案 散斑噪声 分光计 降噪 散斑成像 计算机科学 人工智能 物理
作者
Guoliang Deng,Yunlong Xu,Rui Cai,Hong Zhao,Jie Wu,Hao Zhou,Hong Zhang,Shouhuan Zhou
出处
期刊:Optics Letters [The Optical Society]
卷期号:49 (22): 6521-6521
标识
DOI:10.1364/ol.541088
摘要

We propose a compact speckle spectrometer that utilizes micro-nanostructures processed by femtosecond lasers on sapphire surfaces as scattering media. The spectral resolution is 0.5 nm, and the entire system is compact and stable. At the same time, the convolutional long short-term memory network (CNN-LSTM) was introduced into the denoising algorithm. Compared with traditional reconstruction algorithms, this method not only ensures rapid spectral reconstruction but also offers better reconstruction accuracy. It can effectively reduce the reconstruction error caused by the reduction of speckle autocorrelation caused by environmental noise and prolong the stability time of the system.

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