基于压缩感知的高光谱成像技术研究

发布时间:2021-10-09 11:09
  高光谱成像技术是一种同时获得空间信息和光谱信息的遥感技术,是现代遥感领域的重要探测技术手段之一。传统高光谱成像技术包括点视场扫描,线视场扫描和面视场凝视获取等方法,这些方法基于奈奎斯特采样理论进行数据采集,要保证信息得到准确保留,采样频率必须要大于探测信号所包含最大频率的两倍,并经过数据压缩和解压的过程,才得到最终数据。这种信息处理流程会带来计算空间和存储空间的浪费,因为系统首先需要存储含有大量冗余信息的采集数据,再经过复杂的压缩算法实现压缩,最终得到很少量的有效数据,这对于一些运算和存储能力有限的系统来说,比如星上系统,无疑增加了一定的压力。压缩感知是一种可以实现压缩和采样同时进行的信息处理理论,能解决以上过程带来的矛盾,基于压缩感知的光谱成像系统也已经成为目前研究的热点之一,本文在探究压缩感知成像机理的基础上,做了具有以下创新点的研究内容:1.提出了多狭缝组合编码的高分辨率视频光谱成像方法(SGCSHI,Slit Group Coded Scanning Hyperspectral Imager)。SGCSHI按照压缩感知理论进行狭缝编码,可实现欠采样条件下全部信息的获取,实验表明... 

【文章来源】:中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)上海市

【文章页数】:121 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

基于压缩感知的高光谱成像技术研究


1ORRIS系(a)ORRIS系统的示意图(b)行方向

示意图,系统原理,示意图,信号


第1章引言3图1.1.1ORRIS系统原理示意图[35](a)ORRIS系统的示意图(b)行方向与波段方向之间具有角度θ(c)子图像的复制和过滤处理以及每个波段的光谱图像的重新映射Figure1.1.1PrincipleofORRISsystem[35](a)SchematicoftheORRISsystem(b)Thereisanangleθbetweentherowdirectionandwavebanddirection(c)Replicatingandfilteringprocessingofsubimages,andtheremappingofspectralimagesateachband随着信息处理理论和新型光电器件的发展,更多的新型光谱成像系统也逐渐被提出,其中计算光谱成像技术在充分挖掘数字信号更本质特点的基础上,基于新型的数学模型可以实现更高效的信息获龋1.1.2计算光谱成像技术发展计算机的飞速发展,使得传统的模拟信号处理转向数字信号处理,数字信号的处理方式为实际应用带来了极大的方便。由模拟信号到数字信号需要经过合理的采样才能保持对完整信息的保持,Nyquist采样定理规定了对信号采样率的理论下限,指出采样频率需要高于信号包含最高频率的两倍,才能由采样信号准确重建原始信号而不丢失任何信息[36]。另一方面,对于很多领域的实际应用,信号本身的带宽就比较巨大,而随着各方面技术的飞速发展,对信号的传输速度、计算速度和存储空间等的要求也变得愈来愈高。一般的,在信号处理领域中,常见的解决方案是对数据进行压缩,包含有损压缩和无损压缩,无论哪一种数据压缩方法,本质上都是基于信号本身具有大量冗余信息。从这个意义而言,Nyquist采样定理并没有精确的体现信号所含有的信息量。信号的稀疏性是衡量信号本身存在的非零量的多少,而零元素通常可以被视为无用信息,比如对信号进行稀疏变换后,丢弃零元素而保留非零元素,就可以以相对较少的数据量进行反变换重构以获取全部信息,因

像素图,成像系统,线列,像素


统将目标投影至数字微镜器件(DMD)上,DMD是一种可以实现“0”、“1”二值编码功能的空间光调制器,反射信号聚焦到单元探测器上,经过多次测量获得重构图像所需的编码数据,但是该系统同时存在缺陷,需要在时间上的多次测量,实时性较差,不适于动态场景[61]。2009年,TingSun等人在单像素系统上增加了分光器件,由单点探测变为线列探测,增加了光谱信息,实现了光谱成像系统(CHSI)[62]。2013年,YitzhakAugust提出CHSISS系统[63],实现了对场景信息进行空间信息和光谱信息同时压缩测量,更是将压缩感知理论加以充分利用,图1.1.2给出了从单像素成像系统到空间-谱间同时压缩的光谱成像系统的发展示意图。图1.1.2基于压缩感知的成像系统发展(a)单像素系统[61](b)线列探测成像系统[62](c)空-谱压缩成像系统[63]Figure1.1.2Developmentofimagingsystembasedoncompressedsensing(a)Single-pixelImager(SI)(b)CompressiveSensingHyperspectralImager(CHSI)(c)CompressiveSensingHyperspectralImagerinBothSpatialAndSpectra(CHSISS)如图1.1.3所示,分别给出了CHSI和CHSISS的在低采样率条件下成像结果,从图中可以看出,两者都得到了比较好的恢复结果,包括空间信息和光谱信息,这充分体现出了压缩感知理论的优势。但是必须指出的是图像等信息的恢复离实际应用需求还是具有比较大的差距的,这也是压缩感知理论在实际应用中所面临的共同问题。(a)(b)(c)

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于全变分正则项的CASSI数据重构算法[J]. 王业超,陈晓丽,钟晓明,赵海博,张丽莎,苏云.  航天返回与遥感. 2020(01)
[2]电子式多狭缝组合编码高光谱成像系统[J]. 刘世界,李春来,徐睿,唐国良,王建宇.  光学学报. 2020(01)
[3]“高分五号”卫星可见短波红外高光谱相机的研制[J]. 刘银年.  航天返回与遥感. 2018(03)
[4]连续推扫计算光谱成像技术[J]. 相里斌,吕群波,刘扬阳,孙建颖,王建威,姚涛,裴琳琳,李伟艳.  光谱学与光谱分析. 2018(04)
[5]一种基于压缩感知理论的LCTF光谱超分辨方法[J]. 汪琪,马灵玲,李传荣,周勇胜,唐伶俐.  北京理工大学学报. 2018(01)
[6]多帧图像编码孔径光谱成像技术[J]. 刘世界,张旭东,张月,李春来,王建宇.  红外与毫米波学报. 2017(06)
[7]基于压缩感知的偏振光成像技术研究[J]. 王朋,荣志斌,何俊华,吕沛.  红外与激光工程. 2016(02)
[8]基于DMD的高动态范围场景成像技术[J]. 何舒文,王延杰,孙宏海,张雷,吴培.  光子学报. 2015(08)
[9]压缩感知综述[J]. 尹宏鹏,刘兆栋,柴毅,焦绪国.  控制与决策. 2013(10)
[10]稀疏优化算法综述[J]. 于春梅.  计算机工程与应用. 2014(11)

博士论文
[1]基于压缩感知理论的水下成像技术和图像压缩编码技术研究[D]. 吕沛.中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所) 2012

硕士论文
[1]基于自适应压缩感知的图像处理算法研究[D]. 许雪.北京理工大学 2016



本文编号:3426250

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