大孔径静态干涉成像光谱仪数据源选择对压缩效果影响的研究
[Abstract]:In view of the problem of data compression of large aperture static interferometric imaging spectrometer (large aperture static imaging spectrometer,LASIS) in practical engineering application, according to the imaging characteristics of LASIS, after detailed analysis of its data characteristics, The compression of data sources based on optical path difference dimension is proposed and compared with that of LASIS and LAMIS data sources. Different data sources have different compression effects. In order to select LASIS data source more reasonably and reduce the loss of image and spectrum brought by compression algorithm, the experiment takes shortwave infrared data obtained by LASIS principle prototype as the research object. After introducing the data characteristics and extracting methods of three kinds of data in detail, the three kinds of data sources are obtained by transformation. The three data sources are compressed and reconstructed frame by using JPEG and JPEG2000 algorithms, which are mature and applied in engineering. Then, the image dimension, interference dimension and spectral dimension and compression ratio are compared and analyzed in detail, and the spectral curves of three target materials in the field of view are extracted, and the loss of spectral information before and after compression is measured. The experimental results show that, compared with using LASIS and LAMIS data sources as compression objects, LASIS optical path difference dimension data are used as compression objects, regardless of the image dimension. Both interferometric dimension and spectral dimension compression evaluation criterion show obvious superiority: under the same compression scheme, The compression based on optical path difference dimension data source can obtain lower mean square error and higher peak signal-to-noise ratio while obtaining higher compression ratio, and the loss of spectral information is the least among the three data sources.
【作者单位】: 中国科学院西安光学精密机械研究所;西安交通大学电子与信息工程学院;中国科学院大学;
【基金】:国家自然科学基金项目(41005019) 国家(863)计划项目资助
【分类号】:TP391.41;TH744.1
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,本文编号:2358474
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