基于压缩感知的计算多光谱成像系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本专利涉及计算光谱成像技术以及多光谱图像的重构算法，信号处理等领域。特 别涉及一种基于压缩感知的计算多光谱成像系统。
【背景技术】
[0002] 多光谱，高光谱成像技术（参见文献1)以物质的光谱分析理论为基础，涉及光学 系统设计、成像技术、光电探测、信号处理与信息挖掘、光谱信息传输理论、地物波谱特性研 究等领域，是当前重要的空间对地观测技术手段之一。由于高光谱成像技术能同时获取目 标场景的二维空间信息和光谱信息，因此在食品安全检测、地物目标的检测识别、土壤中的 金属污染的检测、矿物种类分析、洪涝灾害预测、刑事侦查、艺术品诊断、军事应用等领域都 有广泛的应用。
[0003] 传统的高光谱成像仪的成像按光栅分光方式主要有光机扫描式、推帚式两种。光 机扫描式成像光谱仪以光机扫描方式工作，扫描镜从刈幅的一端扫至另一端，从而使不同 位置的地物目标发出的光进入光学系统成像。推帚式成像光谱仪以固体自扫描方式，使用 面阵探测器单元对二维地物目标进行扫描，其空间维像元数与地面给定刈幅的采样元相 同，光谱维像元数与给定光谱通道数相符。光机扫描式成像光谱仪由于具有扫描的运动部 件，从而容易导致系统的不稳定性。同时光机扫描过程中穿轨空间像元不同时获取将导致 图谱后处理难度极大。另外，探测积分时间短将极大地限制空间分辨率和光谱分辨率。推 帚式成像仪由于其光学系统结构的原因，成像视场很小，同时定标非常难，光学系统复杂， 存在光谱弯曲的情况。而且，由于两种成像方式都是采用光栅分光，单一狭缝的使用将会 不可避免的带来空间分辨率和光谱分辨率之间的矛盾。
[0004] 多光谱成像系统相比较高光谱成像，牺牲了光谱分辨率，但系统结构非常简单，在 一些不需要高光谱分辨的场合仍然具有广泛的应用。传统多光谱成像大多采用面阵或者线 阵探测器，利用滤光片实现多光谱成像。如果采用线阵或者单元探测器，需要在空间上进行 扫描才能得到目标场景的完整像。就目前半导体技术而言，可见谱段的面阵探测器已经非 常成熟。但红外谱段，尤其是中远红外谱段的国产化探测器还无法大规模集成。而且目前 国际上最先进的红外谱段的面阵探测器仍然存在非均匀性等问题。
[0005] 计算光谱成像技术（参见文献2)是近几年国内外提出的一门新兴的成像技术，相 比较于传统的光谱成像系统，计算光谱成像使用特殊的空间光调制器作为编码孔径对景 物目标进行编码，按照预先所设置编码孔径的数学形式调制、捕捉景物空间信息和光谱信 息成像。最后基于压缩感知理论（参见文献3、4、5)，再经由后续数据计算方法反演得到最 终多光谱图像。能够采用单像素探测器获取数据。将其应用在红外或者中远红外谱段具有 重要的研究意义。
[0006] 基于以上背景，本专利提出一种基于压缩感知的计算多光谱成像系统及图谱重构 方法。
[0007] 参考文献：
[0008] [1]王建宇，舒嵘，刘银年，马艳华.成像光谱技术导论.北京：科学出版社，2011.
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[0010] [3]Donoho D L. Compressed sensing[J]. IEEE Transactions on Information Theory，2006,52 (4) :1289-1306.
[0011] [4]CandesE，RombergJ，TaoT.Robustuncertaintyprinciples：exact signalreconstructionfromhighlyincompletefrequencyinformation[J].IEEE TransactionsonInformationTheory，2006,52(2) :489-509.
[0012] [5]Candes E.Compressive sampling[C]. International Congress of Mathematics，2006 :1433-1452.
【发明内容】
[0013] 本专利的目的是提供一种基于压缩感知的计算多光谱成像系统。在探测器方面， 采用单元探测器，解决国产中远红外谱段探测器无法大规模集成以及探测器自身非均匀差 等瓶颈问题。在数据获取方面，基于压缩感知理论，采用少量的数据即可重构得到目标的多 光谱图像，在采样的过程中就已经压缩了数据，缓解传统多光谱成像中大数据量的采集、传 输、存储压力。
[0014] 本专利的方法使用数字微反射镜DMD作为编码孔径对景物目标进行编码，按照预 先所设置调制模板的数学形式调制、捕捉景物空间信息和光谱信息成像。最后基于压缩感 知理论，再经由后续数据计算方法反演得到最终目标场景的多光谱图像。
[0015] 本专利提出的解决思路如下：
[0016] 如图1所示，该专利的系统包括：望远镜成像模块1，数字微反射镜DMD及控制模 块2,光学汇聚透镜3,滤光片轮4,单像素光电倍增管PMT5,数据采集模块6,多光谱图像重 构模块7。其特征在于：望远镜成像模块1采用的望远镜焦距为304. 8mm，口径为101. 6mm; 数字微反射镜DMD及控制模块2采用的DMD其技术指标为：1024X768像素，像素大小为 13. 69微米；光学汇聚透镜3采用的焦距为40mm;滤光片轮4根据谱段需要组合不同的滤 光片；单像素光电倍增管PMT5工作谱段在300nm-900nm，像元大小8mm，输出最大暗电压 20mv;数据采集模块6采用的采集卡其量化位数为16位，采样率250kS/s。
[0017] 系统各模块之间的工作流程如下：
[0018] 目标场景通过望远镜成像模块1成像于数字微反射镜DMD上。设定目标场景 的空间信息被划分为mXn像素，光谱信息被划分为L个谱段，其图谱信息依次表示为 小（x，y,X1), (J) (x，y,A2)…(J) (x，y,AJ，这些函数的取值等于目标场景上特定像素点的 对应谱段的强度值；
[0019] 数字微反射镜DMD及控制模块2每次加载一个调制模板，通过调制模板改变DMD 上每个小微镜的翻转状态从而达到调制目标场景的目的；
[0020]DMD第一次调制，令调制模板为0i(m，n)，具体取值为一个事先设定好的mXn阶 随机矩阵，矩阵元素的取值为0或者1，所有的元素服从高斯随机分布。保持调制模板不 变，调制后的场景经过光学汇聚透镜3汇聚，控制滤光片轮4,使其允许通过的谱段依次为 h，X2- 对于每一个谱段的光信号被单像素光电倍增管PMT5探测后，经数据采集模 块6采集，得到的电压信号依次用A(X，y,AIA(X，y,A2)…fjx,y,AJ表示；
[0021] 依次类推，DMD第k次调制，记调制模板为0k(m，n)，同第一次调制的过程，经数据 采集模块6采集，得到的电压信号依次为：
[0022] fk(x，y，AlfkUj,入 2)…fk(x，y，入L);
[0023] 基于压缩感知理论，本专利的方法提出：调制模板的个数即k，同时也就是观测矩 阵的行数，取值由目标场景重构所需要的空间分辨率和目标场景的稀疏度决定，k远远小于
因此对于每一个谱段，相当于用数据采集模块6采集到的少量k个信号值去重构目标场景 的N个像素分辨率的图像。言外之意也就是说在数据采集模块6采集的过程中已经不知不 觉的压缩了N-k个数据，从而缓解了传统多光谱成像中大数据量的采集、传输、存储压力；
[0024] 因此，本专利系统的多光谱图像重构模块7对数据采集模块6采集到的信号进行 处理，最后得到目标场景的多光谱图像；处理步骤如下：
[0025] 1)对目标场景的第一个谱段的图像重构，将数据采集模块6采集到的信号整理写 成如下⑴式：
[0027] 上式中，en，e21…ekl为单像素光电倍增管PMT5的噪声；
[0028] 将⑴式用矩阵方程表示为如下⑵式：
[0029] F= @ ? ?+E (2)
[0030] 上式中，F是由信号fjx,y,人f2(x,y,人D…fk(x,y,人D组成的kX1矩阵；? 为kXN矩阵，行数k即为调制次数，列数N=mXn为调制模板0k(m，n)的元数个数，?的 每一行由对应的QkQn)重新排列而成；?为由巾（x，y，A1)组成的NXl矩阵；ESkXl 噪声矩阵。显然，（2)式实际上是一个病态方程。直接求解很