宽波段光谱成像系统研究

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。宽波段光谱成像系统研究　　摘要：现有部分光谱辐射计可以在可见光波段对目标场景进行成像，但在红外波段，只能获取场景的红外光谱辐射曲线，无法在红外波段进行成像。同时，即使在可见光波段，成像分辨率也有待提高，为了综合解决可见光成像分辨率低和无法进行红外成像的问题，本文提出一种宽波段光谱成像技术，通过在光谱辐射计前端加载编码成像系统，然后采用CoSaMP算法进行图像重构，达到同时获取高分辨率可见光场景图像与红

2、外场景图像的目的。　　关键词：宽波段；编码成像；高分辨率；图像重构　　中图分类号：文献标识码：A文章编号：1671--0015-03为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　随着武器系统及光学成像技术的飞速发展，现代战场环境中需要得到更高分辨率的影像信息及

3、其光谱信息，同时为了能够分析空中目标的物理特性，往往需要目标在不同波段的成像效果。现有的部分光谱辐射计虽然在可见光波段和红外波段均可以进行光谱辐射曲线的测量，然而其空间成像功能只能在可见光波段实现，无法实现红外波段的空间成像，不能满足特定情况下的目标特性科研需求。本文通过在光谱辐射计前端加装光学编码系统，对红外及可见光波段的入射光束进行调制，得到多组红外测量曲线，然后再通过重建算法求解出目标场景的红外图像。同时，由于辐射计中可见光成像单元中获取的图像也是经过编码调制的，因此可以通过压缩感知理论，对可见光编码图像进行重构，利用较小分辨率的可见光探测器得到高分辨率图像。　　1压缩

4、感知理论　　传统奈奎斯特采样定理指出，如果要从离散采样信号中准确恢复出原始信号，则采样频率必须高于两倍信号带宽，即奈奎斯特采样率。而压缩感知理论[1，2]认为，如果信号可以在某个基上进行稀疏表示，则可以在低于奈奎斯特采样率的情况下准确恢复出原始信号。　　假设X表示原始信号，其向量形式为x，如果信号是稀疏的，那么肯定存在一个基字典，使得：　　上式中，为噪声信号，为信号x在字典下的稀疏表示系数矩阵，的稀疏度远大于原始信号x，在实际存储信号的过程中，只需要存储各个信号的稀疏表示系数矩阵，不需要存储所有的图像信息，通过公式可以信号进行精确恢复。　　在压缩感知理论中，基字典的设计必须满

5、足等距约束性质[3]，即：　　如果对原始信号x进行编码，则得到的观测图像可以表示为，即。稀疏表示系数的求解可以表示为求解如下最优化问题：　　其中，为权重系数，通过上式可以在已知观测图像和编码矩阵的情况下，重建出高分辨率原始信号。　　2基于压缩感知理论的图像重构为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教

6、师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　本文对从光谱辐射计上获取的可见光编码图像及红外编码光谱曲线采用压缩采样匹配追踪算法进行重构，相比于匹配追踪算法及其他同类算法[4-7]而言，CoSaMP算法[8]的重构精度更高，复杂度低，重构效率高。算法的输入、输出及重构流程如下：　　输入：编码矩阵，观测向量y，稀疏度K。　　输出：信号稀疏表示系数估计，残差。　　算法流程：　　初始化残差，、为空集，，最大迭代次数T；　　计算，找到索引，使得：　　通过最小二乘法求解得：　　从中选出绝对值最大的K项记为，对应的中的K列记为，对应的A的列序号记为，更新集合；　　更新残差；　　，若则返回

7、，若或残差为0则停止迭代；　　输出稀疏表示系数矩阵。　　上述流程中，表示残差，表示迭代次数，J0表示每次迭代后的索引，为t次迭代的索引集合，表示矩阵A的第j列，表示按索引选出的矩阵A的列集合，为t×1的列向量。　　在图像重构过程中，当重构可见光编码图像时，输入的观测向量即光谱辐射计上接收到的编码后的图像，当重构红外图像时，输入的观测向量为多条光谱曲线组成的矩阵。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康