新型高光谱成像系统及其相应重建算法的研究

论文摘要

光谱数据是一种高维数据,包括二维空间信息和一维光谱内容,光谱维度由不同波段的单色图组成。高光谱图像可以提供远超人眼和商用级相机的丰富的光谱特征,对计算机视觉任务具有重大意义,因此存在的广泛的应用场景,例如目标跟踪、燃烧分析、场景分割等。然而现有光谱成像器件的高结构复杂性以及昂贵的成本限制了光谱数据的广泛应用。本文主要从计算光谱成像技术入手,属于计算摄像领域。首先探讨了光谱成像仪的发展历史,总结了现有光谱成像设备的采集特点,明确光谱成像采集系统仍需克服的一些挑战。其中,针对如何有效提升光谱成像采集时的进光量和降低光谱采集系统的成本等课题,提出了新型的光谱成像采集方案。本文的主要工作如下:1.研究了因为色散产生的模糊图像的DoB（Difference of Blur）性质,并建立了相应的图论模型,通过证明无向无环图与其生成树之间存在等秩、满秩及解空间相同等特点,推断出与DoB约束相对应的邻接矩阵的秩为N-1,进一步得到使用单张色散模糊图片和一个已知点的光谱信息即能成功解耦出高维光谱数据的结论。2.提出了一种基于边缘阻塞式掩模的光谱成像系统,该掩模使得光谱成像系统的通光量近乎全部通过,且同时约束被阻塞边缘的光谱响应为零,也即提供了额外需要光谱信息的已知点。同时使用混合式采集系统,一路采集清晰图像用于提取完整的边缘信息,另一路采集带有边缘阻塞的色散模糊图片提供光谱和空间耦合信息,进一步提出像素级解耦算法,搭建系统原型验证了此方案的可行性,大大提升了采集信噪比和系统的噪声容忍性。3.提出了一种紧凑式彩色编码光谱采集方案。该方案使用仅商用级彩色打印机作为辅助获取彩色编码模块镶嵌在传感器成像面上,该采集系统尺寸仅受限于传感器的大小,大幅降低了光谱采集系统的成本和体积。且可以获得高保真度的光谱重建结果。该方案从喷墨打印机墨滴分布随机性和混合调制曲线不相关的特点着手,分析影响打印掩模非相关观测基个数的因素,根据实验结果指导选定最佳的打印参数和彩打方案。4.提出了基于卷积神经网络的结构模型进行光谱解码重建,设计了优化目标函数,提出针对光谱维度特性的混合损失函数。充分利用了卷积神经网络强大的先验学习能力,大大减少了采集重建所需要的时间,且在仿真数据和实采数据上验证了方案的简易有效性和光谱重建细节高保真特点。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 赵远远

导师: 曹汛,岳涛

关键词: 计算成像,高光谱重建,深度学习

来源: 南京大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

单位: 南京大学

分类号: O433;TP391.41

总页数: 88

文件大小: 8063K

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标签：计算成像论文;  高光谱重建论文;  深度学习论文;