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基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统和成像方法

阅读:48发布:2023-01-05

专利汇可以提供基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统和成像方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本方法公开了一种基于 压缩 感知 的双通道遥感 光谱 成像系统和成像方法,主要解决 现有技术 中光谱信息利用率低,光谱探测器制造工艺难度大,光谱图像的高空间 分辨率 与高光谱分辨率不能同时获得的问题。其成像系统包括分束器模 块 (1)、第一观测通道模块(2)、第二观测通道模块(3)和图像重构处理模块(4)。分束器模块(1)将原始光谱图像分成两路信息相同、方向不同的光束,第一观测通道模块(2)和第二观测通道模块(3)实现对光谱图像的互补编码观测,观测结果输出给图像重构处理模块(4),建立光谱图像的重构模型,利用非线性优化方法重构出原始光谱图像。本 发明 具有光谱信息利用率高,制造工艺简单,运算复杂度低的优点,用于遥感光谱图像的获取和重构。,下面是基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统和成像方法专利的具体信息内容。

1.一种基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,包括观测通道模,图像重构处理模块,观测通道模块对光谱图像进行观测,获得观测图像,图像重构处理模块对观测图像进行重构,获得原始光谱图像,其特征在于,观测通道模块分为两个,且在该两个观测通道的前端设有分束器模块(1),被采集的光谱图像的入射光束经过分束器模块(1)分成两路信息相同、方向不同的光束,该两路光束分别经过第一观测通道模块(2)和第二观测通道模块(3)实现光谱图像的双通道互补编码观测,观测结果输出给图像重构处理模块(4)进行光谱图像的重构。
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,其特征在于,所述第一观测通道模块(2),包括第一透镜组(21)、第一色散元件(22)、第一编码模板(23)、第二色散元件(24)、第一面阵探测器(25),该第一色散元件(22)位于第一透镜组(21)的后端,且在第一透镜组(21)成像的焦平面上,用于平移光谱图像的光谱维信息,实现光谱图像的色散,该第一编码模板(23)位于第一色散元件(22)的后端,用于实现对光谱图像的编码,该第二色散元件(24)位于第一编码模板(23)的后端,用于反向平移光谱图像的光谱维信息,以消除由第一色散元件(22)引入的色散效果,实现光谱维信息的重新对齐,该第一面阵探测器(25)位于第二色散元件(24)后端,用于观测图像,获取编码之后的图像信息。
3.根据权利要求1所述的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,其特征在于,所述第二观测通道模块(3),包括第二透镜组(31)、第三色散元件(32)、第二编码模板(33)、第四色散元件(34)、第二面阵探测器(35),该第二色散元件(32)位于第二透镜组(31)的后端,且在第二透镜组(31)成像的焦平面上,用于平移光谱图像的光谱维信息,实现光谱图像的色散,该第二编码模板(33)位于第三色散元件(32)的后端,用于实现对光谱图像的编码,该第四色散元件(34)位于第二编码模板(33)的后端,用于反向平移光谱图像的光谱维信息,以消除由第三色散元件(32)引入的色散效果,实现光谱维信息的重新对齐,该第二面阵探测器(35)位于第四色散元件(34)后端,用于观测图像,获取编码之后的图像信息。
4.根据权利要求2或3所述的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,其特征在于,所述第二色散元件(24)与第一色散元件(22)的放置方向相反,第三色散元件(32)与第四色散元件(34)的放置方向相反。
5.根据权利要求2或3所述的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,其特征在于第一编码模板(23)和第二编码模板(33),是由透光和不透光的方格组成的矩形平面板,透光方格对图像的编码为1,不透光方格对图像的编码为0;第一编码模板(23)的每一方格是否透光是随机设定的,实现对图像的每一位置信息的随机编码;第二编码模板(33)的每一方格的透光状态与第一编码模板(23)的相应方格的透光状态相反,实现对图像的每一位置信息的互补编码。
6.根据权利要求5所述的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,其特征在于第一编码模板(23)和第二编码模板(33)中的透光方格与不透光方格大小相同,且每个方格的大小与图像像素点的大小相等。
7.一种基于压缩感知的双通道遥感光谱成像方法,包括:
(1)光谱图像观测步骤:
(1a)设原始光谱信息矩阵f0的大小为M×N×L,其中M×N为光谱信息空间分辨率,L为光谱信息的光谱分辨率;
(1b)设任意一点的光谱信息为f0(m,n,k),其中m和n表示空间维坐标,k表示光谱维坐标,其中0≤m≤M-1,0≤n≤N-1,0≤k≤L-1;
(1c)将光谱信息按1∶1的比例分成两路,其中第一路所含的信息f11(m,n,k)与第二路所含的信息f21(m,n,k)相同,即:
(1d)将两路光谱信息的中第k个谱段的信息平移k个像素,得出色散之后的光谱信息f12(m,n,k)和f22(m,n,k)分别为:
(1f)对两路光谱信息进行编码,编码函数分别为T1(m,n)和T2(m,n),得出经过编码之后的光谱信息f13(m,n,k)和f23(m,n,k)分别为:
其中,T1(m,n)随机地取0或1, 以实现T1(m,n)与
T2(m,n)之间的编码互补;
(1g)将两路光谱信息的第k个谱段的信息反向平移k个像素,重新对齐同一空间位置不同谱段的信息,得出反向平移后的光谱信息f14(m,n,k)和f24(m,n,k)分别为:
(1h)对两路光谱信息进行曝光,得到观测结果为y1(m,n)和y2(m,n),其中
记为:
Y=Hf;
其中Y={yi(m,n)},i=1,2为观测图像矩阵,H为线性算子,表示系统的观测模型,f为原始光谱信息矩阵;
(2)光谱图像重构步骤
(2a)将观测图像矩阵Y送至图像重构处理器;
(2b)设定稀疏域Ψ为离散余弦域或小波域或傅立叶域,使得光谱图像在稀疏域Ψ下是稀疏的;
(2c)图像重构处理器根据观测结果Y和稀疏域Ψ,利用非线性优化方法重构原始图像f。
8.根据权利要求7所述的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像方法,其特征在于,步骤(2c)所述的利用非线性优化方法重构原始图像,按如下步骤进行:
T
首先,设定优化目标函数为min(||Ψf||1),其中T表示矩阵转置,||·||1表示对投影系数取l1范数,min(·)表示取l1范数的最小值;
然后,设定约束条件为Hf=Y,其中Y为观测图像矩阵,H为系统的观测模型,f为原始光谱图像;
最后,根据优化目标函数和约束条件,重构出原始光谱图像f。

说明书全文

基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统和成像方法

技术领域

[0001] 本发明属于图像处理技术领域,进一步涉及遥感领域中的一种基于压缩感知的光谱编码成像系统与成像方法,可用于实现遥感光谱图像的获取和重构。

背景技术

[0002] 光谱图像被定义为在传统的二维空间域的基础上增加了光谱维数据组成的三维数据立方体,也就是说,光谱图像是由相同视场下的不同谱段图像组成的。传统的全色和彩色图像早已远远不能满足人们的应用需求,各类遥感光谱成像技术已被广泛发展。光谱成像技术利用几个或几十个波段同时对目标成像,能够实现对目标空间信息、光谱信息的同步获取。由于其特有的兼具成像和光谱探测的优点,已广泛应用于陆地海洋地理遥感,大气环境监测,军事目标侦察、监视,气象观测,灾害预防等多个军用和民用领域。
[0003] 由于遥感光谱成像技术在民用和军用领域都具有广阔的应用潜,科研人员一直致力于研究各种光谱成像系统和成像方法,但现有技术正在遭遇发展瓶颈,主要表现在以下两个方面:
[0004] 第一方面,光谱图像的空间分辨率可通过减小遥感器的瞬时视场而得到提高;光谱分辨率可通过增加波段数量和减小每个波段的带宽来提高。但在入射光能量一定的条件下,高分辨光谱的窄波段成像与低窄带辐射能量接收之间的矛盾,导致光谱图像的高空间分辨率与光谱分辨率不能同时获得。
[0005] 第二方面,光谱图像是一种三维图像数据,其数据量非常庞大。特别是当图像的光谱分辨率得到提高时,其数据量会急剧增加。为了减小数据传输的压力,现有技术一直采用图像压缩编码的方式以较少的数据比特数来表示场景信息。经过数据压缩,大量的非重要的数据被抛弃,这种高速采样再压缩的过程导致系统的复杂度增加并且浪费了大量的采样资源。
[0006] 这样很自然的引出了一个问题:能否利用其他变换空间描述信号,建立新的信号描述和处理的理论框架,使得在保证信息不损失的情况下,用远低于奈奎斯特采样定理要求的速率采样信号,同时又可以完全恢复信号,即能否将信号的采样转变成对信息的采样。
[0007] 2006年以来,信号处理领域诞生了一种新的压缩感知理论,极大的吸引了相关研究人员的关注。该理论指出,在信号获取的同时就对数据进行适当地压缩,相比于传统的信号获取和处理过程,在压缩感知理论框架下,采样速率不再决定于信号的带宽,而是决定于信号中信息的结构与内容,这使得传感器的采样和计算成本大大降低,而信号恢复过程是一个优化计算的过程。记被采样的信号X的长度为N,设定稀疏基Ψ,即使得信号X在Ψ上是稀疏的,压缩感知理论的数学模型是设计一个与Ψ不相关的M×N维的观测矩阵Φ,其中M<N,通过Φ与X相乘得到较低维数的观测数据Y:
[0008] Y=ΦX
[0009] 通过求解l1范数下的优化问题来重构原始信号X,其过程为:
[0010] min||ΨTX||1 s.t.Y=ΦX,
[0011] 其中,Ψ为稀疏基。
[0012] 众所周知,光谱图像信号具有可压缩性,只要选择合适的稀疏变换基就能保证好的稀疏度。首先可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上,实现光谱信息的有效压缩采样,这样就能在一定光谱分辨率条件下降低相机的实现难度,或在现有条件下大幅提光谱分辨率;然后通过求解优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原始光谱图像,可以证明这样的投影包含了重构信号的足够信息。
[0013] 根据上述理论,美国杜克大学的学者M.E.Gehm,R.Johm,D.J.Brady,R.M.Willet和 T.J.Schualz 在 论 文“Single-shot compressive spectral imaging with a dual-disperser architecture”OPTICS EXPRESS,Vol.15,No.21,pp.14013-14027,2007中提出利用随机编码模板和两个色散元件,实现对光谱图像的观测,最后通过压缩感知理论重构出原始图像,这种方法的不足是仅利用单通道系统进行观测,光谱图像在通过编码模板后会损失一半的有效信息,这样就降低了图像的光谱信息利用率,进而降低了图像的重构精度

发明内容

[0014] 本发明的目的在于针对上述已有技术的缺点和发展瓶颈,提出一种基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统和成像方法,实现光谱图像的互补编码,从而提高图像的光谱信息利用率和重构精度。
[0015] 为实现上述目的,本发明的双通道遥感光谱成像系统,包括观测通道模,图像重构处理模块,观测通道模块对光谱图像进行观测,获得观测图像,图像重构处理模块对观测图像进行重构,获得原始光谱图像,其特征在于,观测通道模块分为两个,且在该两个观测通道的前端设有分束器模块,被采集的光谱图像的入射光束经过分束器模块分成两路信息相同、方向不同的光束,该两路光束分别经过第一观测通道模块和第二观测通道模块实现光谱图像的双通道互补编码观测,观测结果输出给图像重构处理模块进行光谱图像的重构。
[0016] 所述第一观测通道模块,包括第一透镜组、第一色散元件、第一编码模板、第二色散元件、第一面阵探测器,该第一色散元件位于第一透镜组的后端,且在第一透镜组成像的焦平面上,用于平移光谱图像的光谱维信息,实现光谱图像的色散,该第一编码模板位于第一色散元件的后端,用于实现对光谱图像的编码,该第二色散元件位于第一编码模板的后端,用于反向平移光谱图像的光谱维信息,以消除由第一色散元件引入的色散效果,实现光谱维信息的重新对齐,该第一面阵探测器位于第二色散元件后端,用于观测图像,获取编码之后的图像信息。
[0017] 所述第二观测通道模块,包括第二透镜组、第三色散元件、第二编码模板、第四色散元件、第二面阵探测器,该第二色散元件位于第二透镜组的后端,且在第二透镜组成像的焦平面上,用于平移光谱图像的光谱维信息,实现光谱图像的色散,该第二编码模板位于第三色散元件的后端,用于实现对光谱图像的编码,该第四色散元件位于第二编码模板的后端,用于反向平移光谱图像的光谱维信息,以消除由第三色散元件引入的色散效果,实现光谱维信息的重新对齐,该第二面阵探测器位于第四色散元件后端,用于观测图像,获取编码之后的图像信息。
[0018] 所述的第一编码模板和第二编码模板,是由透光和不透光的方格组成的矩形平面板,透光方格对图像的编码为1,不透光方格对图像的编码为0;第一编码模板的每一方格是否透光是随机设定,实现对图像的每一位置信息的随机编码;第二编码模板的每一方格的透光状态与第一编码模板的相应方格的透光状态相反,实现对图像的每一位置信息的互补编码。
[0019] 为实现上述目的,本发明的双通道遥感光谱成像方法,包括如下步骤:
[0020] (1)光谱图像观测步骤:
[0021] (1a)设原始光谱信息矩阵f0的大小为M×N×L,其中M×N为光谱信息空间分辨率,L为光谱信息的谱间分辨率;
[0022] (1b)设任意一点的光谱信息为f0(m,n,k),其中m和n表示空间维坐标,k表示光谱维坐标,其中0≤m≤M-1,0≤n≤N-1,0≤k≤L-1;
[0023] (1c)将光谱信息按1∶1的比例分成两路,其中第一路所含的信息f11(m,n,k)与第二路所含的信息f21(m,n,k)相同,即:
[0024]
[0025]
[0026] (1d)将两路光谱信息的中第k个谱段的信息平移k个像素,得出色散之后的光谱信息f12(m,n,k)和f22(m,n,k)分别为:
[0027]
[0028]
[0029] (1f)对两路光谱信息进行编码,编码函数分别为T1(m,n)和T2(m,n),得出经过编码之后的光谱信息f13(m,n,k)和f23(m,n,k)分别为:
[0030]
[0031]
[0032] 其中,T1(m,n)随机地取0或1, 以实现T1(m,n)与T2(m,n)之间的编码互补;
[0033] (1g)将两路光谱信息的第k个谱段的信息反向平移k个像素,重新对齐同一空间位置不同谱段的信息,得出反向平移后的光谱信息f14(m,n,k)和f24(m,n,k)分别为:
[0034]
[0035]
[0036] (1h)对两路光谱信息进行曝光,得到观测结果为y1(m,n)和y2(m,n),其中[0037]
[0038]
[0039] 记为:
[0040] Y=Hf;
[0041] 其中Y={yi(m,n)},i=1,2为观测图像矩阵,H为线性算子,表示系统的观测模型,f为部分原始光谱信息矩阵;
[0042] (2)光谱图像重构步骤:
[0043] (2a)将观测图像矩阵Y送至图像重构处理器;
[0044] (2b)设定稀疏域Ψ为DCT域或小波域或傅立叶域,使得光谱图像在Ψ下是稀疏的;
[0045] (2c)图像重构处理器根据观测结果Y和稀疏域Ψ,利用非线性优化方法重构原始图像f。
[0046] 本发明与现有技术相比具有以下优点:
[0047] 第一:本发明采用了双通道的观测模块,实现了光谱图像的互补观测,克服了现有成像系统中光谱信息利用率低和重构精度低的缺点,使得本发明具光谱信息利用率高和重构精度高的优点;
[0048] 第二:本发明采用的编码模板的透光状态是随机设定的,实现了对光谱图像的随机编码,相对于传统成像系统中利用高密度探测器先曝光再压缩的方式,本发明利用低密度探测器进行曝光,且成像压缩同步完成,使得本发明的成本低,无压缩失真,且系统复杂度低;
[0049] 第三:本发明利用了光谱图像的稀疏性,通过求解非线性优化问题实现图像重构,使得本发明能够同时获得具有高空间分辨率和高谱间分辨率的光谱图像。附图说明
[0050] 图1是本发明基于编码感知的双通道遥感光谱成像系统的结构框图
[0051] 图2是本发明第一观测通道模块和第二观测通道模块的结构框图;
[0052] 图3是本发明中使用的第一编码模板和第二编码模板图;
[0053] 图4是本发明基于编码感知的双通道遥感光谱成像方法的流程图

具体实施方式

[0054] 参照图1,本发明的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像系统,包括分束器模块1、第一观测通道模块2、第二观测通到模块3和图像重构处理模块4。其中分束器模块1位于第一观测通道2和第二观测通道3的前端,第一观测通道2和第二观测通道3的结构相同,如图2所示,图2(a)给出了第一观测通道2的结构,图2(b)给出了第二观测通道3的结构,图像重构处理模块4的两个输入端分别与第一观测通道和第二观测通道的输出端相连。分束器模块1将原始光谱图像的入射光束分成两路信息相同、方向不同的光束,该两路光束分别经过第一观测通道模块2和第二观测通道模块3,实现光谱图像的双通道互补编码观测,观测结果传送给图像重构处理模块4,图像重构处理模块4通过非线性优化方法进行光谱图像的重构。
[0055] 参照图2(a),第一观测通道模块2包括:第一透镜组21、第一色散元件22、第一编码模板23、第二色散元件24和第一面阵探测器25。其中,第一色散元件22位于第一透镜组21的后端,且在第一透镜组21成像的焦平面上,用于平移光谱图像的光谱维信息,实现光谱图像的色散;第一编码模板23的结构如图3(a)所示,其位于第一色散元件22的后端,用于实现对光谱图像的编码;第二色散元件24位于第一编码模板23的后端,用于反向平移光谱图像的光谱维信息,其放置方向与第一色散元件22的放置方向相反,以消除由第一色散元件引入的色散效果,实现光谱维信息的重新对齐;第一面阵探测器25位于第二色散元件24后端,用于观测图像,获取编码之后的图像信息。
[0056] 参照图2(b)第二观测通道模块3包括:第二透镜组31、第三色散元件32、第二编码模板33、第四色散元件34、第二面阵探测器35。其中,第二色散元件32位于第二透镜组31的后端,且在第二透镜组31成像的焦平面上,用于平移光谱图像的光谱维信息,实现光谱图像的色散;第二编码模板33如图3(b)所示,其位于第三色散元件32的后端,用于实现对光谱图像的编码;第四色散元件34位于第二编码模板33的后端,其放置方向与第三色散元件32的放置方向相反,用于反向平移光谱图像的光谱维信息,以消除由第三色散元件引入的色散效果,实现光谱维信息的重新对齐;第二面阵探测器35位于第四色散元件后端,用于观测图像,获取编码之后的图像信息。
[0057] 参照图3(a)和图3(b),第一编码模板32和第二编码模板33是由透光和不透光的方格组成的矩形平面板,每个方格大小相同,且与图像像素点大小相等,透光方格对图像的编码为1,不透光方格对图像的编码为0;第一编码模板23的每一方格是否透光是随机设定的,实现对图像的每一位置信息的随机编码;第二编码模板33的每一方格的透光状态与第一编码模板的相应方格的透光状态相反,实现对图像的每一位置信息的互补编码。
[0058] 参照图4,为实现上述目的,本发明的基于压缩感知的双通道遥感光谱成像方法,包括光谱图像观测和光谱图像重构步骤。
[0059] 一,光谱图像观测:
[0060] 步骤1,初始化原始光谱信息
[0061] 设原始光谱信息矩阵f0的大小为M×N×L,其中M×N为光谱信息空间分辨率,L为光谱信息的光谱分辨率,即光谱信息的谱段个数为L;
[0062] 步骤2,设任意一点的光谱信息为f0(m,n,k),其中m和n表示空间维坐标,k表示光谱维坐标,其中0≤m≤M-1,0≤n≤N-1,0≤k≤L-1;
[0063] 步骤3,光谱信息分路
[0064] 将光谱信息按1∶1的比例分成两路,其中第一路所含的光谱信息f11(m,n,k)与第二路所含的光谱信息f21(m,n,k)相同,且等同于 倍的原始光谱信息,即:
[0065]
[0066]
[0067] 步骤4,光谱信息平移
[0068] 将第一路光谱信息f11(m,n,k)和第二路光谱信息f21(m,n,k)分别进行线性平移,即将第k个谱段的信息平移k个像素,得出色散之后的两路光谱信息f12(m,n,k)和f22(m,n,k)分别为:
[0069]
[0070]
[0071] 步骤5,光谱信息编码
[0072] 设定第一路编码函数和第二路编码函数分别为T1(m,n)和T2(m,n),分别对色散之后的第一路光谱信息f12(m,n,k)和第二路光谱信息f22(m,n,k)进行编码,得出编码之后的两路光谱信息f13(m,n,k)和f23(m,n,k)分别为:
[0073]
[0074]
[0075] 其中,T1(m,n)随机地取0或1, 以实现T1(m,n)与T2(m,n)之间的编码互补。
[0076] 步骤6,光谱信息反向平移
[0077] 将编码之后的第一路光谱信息f13(m,n,k)和第二路光谱信息f23(m,n,k)进行反向平移,即将第k个谱段的信息反向平移k个像素,使得同一空间位置的不同谱段信息能够重新对齐,得出反向平移后的两路光谱信息f14(m,n,k)和f24(m,n,k)分别为:
[0078]
[0079]
[0080] 步骤7,对反向平移后的第一路光谱信息f14(m,n,k)和第二路光谱信息f24(m,n,k)分别进行曝光,得到两路观测结果y1(m,n)和y2(m,n)分别为:
[0081]
[0082]
[0083] 步骤8,将第一路观测结果y1(m,n)和第二路观测结果y2(m,n)合并为观测图像矩阵Y,即Y={yi(m,n)},其中i=1,2,设定系统的线性观测模型为H,即可得出:
[0084] Y=Hf;
[0085] 其中f为原始光谱信息矩阵。
[0086] 二,光谱图像重构:
[0087] 步骤一,将观测图像矩阵Y传送至图像重构处理器。
[0088] 步骤二,设定稀疏变换域Ψ为离散正弦变换域或者小波变换域或者傅立叶变换域,使得原始光谱图像f在稀疏变换域Ψ上是稀疏的,即使得原始光谱图像f在稀疏变换T域Ψ下的投影系数Ψf中绝大部分数值小于某一特定阈值,此阈值需要通过实验设定,不同稀疏变换域对应的阈值不同,本实例设定稀疏变换域Ψ为离散余弦变换域,设定阈值为
1,但不限于此值。
[0089] 步骤三,图像重构处理器根据观测结果Y和稀疏变换域Ψ,利用非线性优化方法重构原始光谱图像f。
[0090] (3a)设定优化目标函数为min(||ΨTf||1),其中T表示矩阵转置,||·||1表示对投影系数取l1范数,min(·)表示取l1范数的最小值;
[0091] (3b)设定约束条件为Hf=Y,其中Y为观测图像矩阵,H为系统的观测模型,f为原始光谱图像;
[0092] (3c)根据优化目标函数和约束条件,重构出原始光谱图像f。
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