本发明属于光谱成像技术领域，具体涉及一种红外宽波段高光谱计算成像装置及其方法。
背景技术：
红外光谱辐射计是测量物体在红外波段发射光谱的仪器设备。通过获取物体的红外光谱辐射，来分析物体的辐射特性与物理属性，如确定物体红外发射光谱的峰值强度、位置和形状，分析气体的红外光谱吸收特性等；因此，它已被广泛地应用于农业、环境、地质、石油、安防、军事等领域。
红外光谱辐射计可分为单元非成像型和成像型两类。单元非成像型红外光谱辐射计以系统视场为单位，每次采集一个视场内的红外光谱辐射分布数据，其数据不包含目标空间信息；其突出特点是具有很宽的光谱响应范围和较低的系统噪声；但是，由于是机械扫描式，其对系统稳定性要求高；而且采集数据量巨大，不利于传输和存储。成像型红外光谱辐射计的光电传感模块由大量的单元传感器组成，每个单元传感器完成其所观测的瞬时视场的红外光谱辐射测量，由此实现空间分解的红外光谱辐射测量，获得系统视场内的红外辐射的空间分布信息；然而，成像型红外光谱辐射计需要对目标在各个维度上进行多次曝光及多次扫描才能获得目标的完整的三维立体数据，导致观测时间延长，而且造价昂贵。
近年来随着数字微镜阵列(dmd)、液晶光阀等空间光调制器件的出现，基于编码孔径、计算成像的凝视成像光谱技术的研究已成为一个研究热点。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种红外宽波段高光谱计算成像装置及其方法。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供一种红外宽波段高光谱计算成像装置，其包括前置红外镜头、编码模板生成加载、反射式空间光调制器、红外中继透镜组、单元型光谱辐射计、红外光谱计算成像模块、硬件同步控制器；
所述前置红外镜头模块，用于将目标场景红外辐射会聚到反射式空间光调制器的靶面上；
所述编码模板生成器模块，用于通过计算机预先生成多次测量加载的伯努利随机编码模板矩阵，矩阵元素的取值为“-1”和“1”，且服从伯努利随机分布，并将随机编码模板传递给反射式空间光调制器；
所述反射式空间光调制器，位于前置红外镜头的焦平面上，其光学窗口进行znse材料二次封装后覆盖目标场景红外辐射中的红外波段1-15μm；再根据实时随机编码模板对目标场景红外辐射的随机反射完成对目标场景的编码调制；
所述红外中继透镜组模块，用于将所述反射式空间光调制器调制后的光路会聚到单元型光谱辐射计；
所述单元型光谱辐射计，用于根据所述光路测定的光谱分布并且发送到红外计算成像模块；
所述红外计算成像模块，用于根据所述光谱分布和计算编码成像原理重构目标场景不同波段的图谱信息获得红外宽波段高光谱图像；
所述硬件同步控制器，用于通过时序控制使反射式空间光调制器和单元型光谱辐射计实现同步编码调制和数据采集。
上述方案中，所述红外中继透镜组模块包括反射镜和红外透镜组，所述反射镜用于调整经过光场调制后的光路；所述红外透镜组由焦点和光轴相互重合的多个透镜组成，所述红外透镜组的透镜焦距和通光口径根据单元型光谱辐射计接收口径和位置调整，以便被单元型光谱辐射计接收。
上述方案中，所述反射式空间光调制器，具体用于通过电路控制微反射镜根据加载生成的随机编码模板改变翻转状态，其中，“-1”表示微反射镜翻转-12°，“1”表示微反射镜翻转+12°。
本发明实施例还提供一种红外宽波段高光谱计算成像方法，该方法为：根据伯努利随机编码模板对红外目标场景随机编码，对编码后目标信号进行压缩采样，最后根据重构算法重构获得的压缩编码采样信号获得原始红外高光谱图像。
上述方案中，该方法具体包括以下步骤：
步骤一：假设原始红外光谱图像数据立方体vp×q×l，其分辨率大小为p×q，光谱通道数为l，现将立方体中第l个光谱通道的第(i，j)个像素强度表示为
步骤二：所述反射式空间光调制器加载一个分辨率为p×q的随机矩阵g，通过改变其像素单元开关状态，使红外辐射随机进行反射，完成对目标场景的编码调制；
步骤三：调制后的红外目标场景经过红外中继透镜组调整光路准直；
步骤四：单元型光谱辐射计采集经过准直后的调制光场，每调制一次，输出一组压缩采样光谱数据
步骤五：依次类推，所述反射式空间光调制器经过d次调制，所述单元型光谱辐射计采集到的压缩采样光谱数据依次为：
w＝[w1,w2,…wd](2)
步骤六：最后，红外计算成像模块对单元型光谱辐射计得到的光谱数据进行重构获得目标与场景的红外宽波段高光谱图像。
上述方案中，所述步骤六具体通过以下步骤实现：
步骤101：将整个数据获取过程表示成矩阵形式：
w＝g·v(3)
式中，w＝[w1,w2,…wd]t为经过d次线性测量后获得的压缩光谱数据，g＝[g1,g2,…,gd]t为d次线性测量所使用的调制函数，v为原始数据立方体；
步骤七：对原始数据v进行稀疏变换，使其满足压缩感知理论的前提条件，将其稀疏表示为，
v＝ψθ(4)
式中，θ是原始信号v在基ψ下的稀疏变换向量，θ为q×l维矩阵，ψ为q×q维稀疏变换矩阵，若θ中有k个非零元素，其中k<<q，称θ是原始信号的k稀疏表示；
步骤102：于是，式w＝gv重新表示为：
w＝gv＝g·ψ·θ＝θ·θ(5)
式中，θ为p×q维传感矩阵，将整个光谱图像数据立方体的反演过程视为一个对原始稀疏系数的凸优化求解问题：
式中，第一项为模型与测量数据之间差值的l2范数最小化，第二项为重构系数的l1范数，表示其稀疏性，参数γ>0为调节因子；
步骤103：通过压缩感知重构算法求上式的最优化解
上述方案中，所述步骤二具体为：所述反射式空间光调制器加载一个分辨率为p×q的编码模板，该编码模板为伯努利随机矩阵，满足受限等距性质(rip)即
式中，f为
与现有技术相比，本发明利用单元型光谱辐射计具有较宽的光谱响应范围和较低的系统噪声的优势，不仅避免机械扫描弊端、减小数据采集量、缩短成像所需要的时间，而且提高光谱分辨率和空间分辨率；本发明采用计算成像理论和单元非成像型红外光谱辐射计结合的方法研制的红外宽波段高光谱计算成像装置不仅具备了傅里叶光谱辐射计的实时、快速、准确、灵敏度高等特点，还有效地克服了传统单元非成像型红外成像光谱计存在的机械扫描速度慢，数据冗余量大等不足。
附图说明
图1为本发明实施例提供一种红外宽波段高光谱计算成像装置的连接框图；
图2为本发明实施例提供一种红外宽波段高光谱计算成像装置对应的光学结构示意图；
图3为本发明中反射式空间光调制器加载的伯努利随机编码模板；
图4为本发明实施例提供一种红外宽波段高光谱计算成像方法的流程图；
图5为本发明中利用omp重构算法得到的红外高光谱图像。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供一种红外宽波段高光谱计算成像装置，如图1所示，其包括前置红外镜头、编码模板生成加载、反射式空间光调制器、红外中继透镜组、单元型光谱辐射计、红外光谱计算成像模块、硬件同步控制器；
所述前置红外镜头模块，用于将目标场景红外辐射会聚到反射式空间光调制器的靶面上；
所述编码模板生成器模块，用于通过计算机预先生成多次测量加载的伯努利随机编码模板矩阵，矩阵元素的取值为“-1”和“1”，且服从伯努利随机分布，并将随机编码模板传递给反射式空间光调制器；
所述反射式空间光调制器，位于前置红外镜头的焦平面上，其光学窗口材料二次封装后覆盖目标场景红外辐射中的红外波段1-15μm；再根据实时随机编码模板对目标场景红外辐射的随机反射完成对目标场景的编码调制；
具体地，所述反射式空间光调制器的光学窗口进行znse材料二次封装后可覆盖红外波段1-15μm。通过fpga和ddc等电路控制反射式空间光调制器的微反射镜根据加载生成的随机编码模板改变翻转状态，其中，“-1”表示微反射镜翻转-12°，“1”表示微反射镜翻转+12°。
所述反射式空间光调制器对其光学窗口进行二次封装后能覆盖红外宽波段，突破了现有空间光调制器只能用于可见光近红外光谱成像技术的限制。
所述红外中继透镜组模块，用于将所述反射式空间光调制器调制后的光路会聚到单元型光谱辐射计；
所述单元型光谱辐射计，用于根据所述光路测定的光谱分布并且发送到红外计算成像模块；
具体地，所述单元型光谱辐射计采用非成像型红外光谱辐射计采集目标场景经过调制后的光谱信息。
所述红外计算成像模块，用于根据所述光谱分布和计算编码成像原理重构目标场景不同波段的图谱信息获得红外宽波段高光谱图像；
具体地，所述红外中继透镜组模块包括反射镜和红外透镜组，所述反射镜用于调整经过光场调制后的光路；所述红外透镜组由焦点和光轴相互重合的多个透镜组成，所述红外透镜组的透镜焦距和通光口径根据单元型光谱辐射计接收口径和位置调整，以便被单元型光谱辐射计接收。
所述硬件同步控制器，用于通过时序控制使反射式空间光调制器和单元型光谱辐射计实现同步编码调制和数据采集。
基于所述红外宽波段高光谱计算成像装置搭建如图2所示的光学装置，所述前置红外镜头模块将采集的目标场景红外辐射发射到反射式空间光调制器(dmd)上，所述反射式空间光调制器反射的光路通过红外中继透镜组会聚到单元型光谱辐射计上。
本发明实施例还提供一种红外宽波段高光谱计算成像方法，该方法为：根据伯努利随机编码模板对红外目标场景随机编码，对编码后目标信号进行压缩采样，最后根据重构算法重构获得的压缩编码采样信号获得原始红外高光谱图像。
具体通过以下实现：
(1)设原始红外光谱图像数据立方体vp×q×l，其图像大小为p×q，光谱通道数为l；现将立方体中第l个光谱通道的第(i，j)个像素强度表示为
所述反射式空间光调制器靶面的靶面上能接收到的红外波段由红外镜头光谱响应范围决定。
(2)所述反射式空间光调制器通过加载一个满足受限等距性质(rip)，分辨率为p×q的编码模板作为测量矩阵，即
式中，f为
(3)调制后的红外目标场景经过红外中继透镜组调整光路准直；
(4)单元型光谱辐射计采集经过准直后的调制光场，每调制一次，输出一个压缩采样光谱数据
(5)依次类推，反射式空间光调制器经过d次调制，单元型光谱辐射计采集到的压缩采样光谱数据依次为：w＝[w1,w2,…wd]；
(6)最后，红外计算成像模块对单元型光谱辐射计得到的光谱数据进行重构获得目标与场景的红外宽波段高光谱图像。
如图3所示，利用matlab提前生成4000组分辨率为128×96的伯努利随机编码模板，取值为-1或者1，“-1”和“1”服从伯努利随机分布。由于空间光调制器分辨率为1024×768，因此使空间光调制器镜面上8×8个像素组成“超级像素”作为编码模板的一个像素，通过“-1”表示微反射镜翻转-12°，“1”表示微反射镜翻转+12°，改变空间光调制器微反射镜的翻转状态使不同位置的光进入后续的光学系统，实现对目标场景调制。
如图4所示，本发明实施例一种红外宽波段高光谱计算成像方法，该方法具体包括以下步骤：
(1)设原始红外光谱图像数据立方体vp×q×l，其图像大小为p×q，光谱通道数为l。现将立方体中第l个光谱通道的第(i，j)个像素强度表示为
(2)反射式空间光调制器加载一个分辨率为p×q的编码模板作为测量矩阵，测量矩阵满足受限等距性质(rip)即
式中，f为
(3)调制后的红外目标场景经过红外中继透镜组调整光路准直；
(4)单元型光谱辐射计采集经过准直后的调制光场，每调制一次，输出一个压缩采样光谱数据
(5)依次类推，反射式空间光调制器经过d次调制，单元型光谱辐射计采集到的压缩采样光谱数据依次为：w＝[w1,w2,…wd]；
(6)将整个数据获取过程表示成矩阵形式：
w＝g·v
式中，w＝[w1,w2,…wd]t为经过d次线性测量后获得的压缩光谱数据，g＝[g1,g2,…,gd]t为d次线性测量所使用的调制函数，v为原始数据立方体；
(7)理论上从测量值w中恢复出信号v是病态的，但是信号具有的稀疏性为此提供了可能，压缩感知理论框架给出了存在确定解的充要条件，即限制等距性(rip)。稀疏的或可压缩的信号能够通过少于传统采样次数的线性测量而被精确重构。为确保数据立方体的精确反演，需要对原始数据v进行稀疏变换，使其满足压缩感知理论的前提条件，将其稀疏表示为如式：
v＝ψθ
式中，θ是原始信号v在基ψ下的稀疏变换向量，θ为q×l维矩阵，ψ为q×q维稀疏变换矩阵。若θ中有k个非零元素，其中k<<n，称θ是原始信号的k稀疏表示；
(8)于是，式w＝gv可以重新表示为：
w＝gv＝g·ψ·θ＝θ·θ
式中，θ为p×q维传感矩阵，基于上述模型，可将整个光谱图像数据立方体的反演过程视为一个对原始稀疏系数的凸优化求解问题：
式中，第一项为模型与测量数据之间差值的l2范数最小化，第二项为重构系数的l1范数，表示其稀疏性，参数γ>0为调节因子；
(9)通过压缩感知重构算法如omp算法求上式的最优化解
如图5所示，本发明通过连续加载n组随机编码模板，采样率为32.5％完成对目标场景的压缩采样，利用图像重构算法得到的宽波段红外高光谱图像。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。