[发明专利]基于全色和压缩光谱成像的图像超分辨率系统及方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种利用压缩光谱成像方法实现图像超分辨率重构的技术，可用于地理遥感、气象观测、灾害预防等领域中超分辨图像的获取。

背景技术

传统成像的空间分辨率取决于探测器阵列密度，为提高图像的空间分辨率而增加探测器阵列密度的代价是非常巨大的。由于图像除了空间信息还有光谱信息，图像的光谱信息是由相同场景下不同谱段的图像组成，其中包含空间维信息和光谱维信息。光谱图像空间位置的光谱维信息对于表明场景中被观测物体的组成及结构有重大意义。如何利用图像的光谱信息实现图像的超分辨率重构，是一个亟待解决的问题。

2006年由E.J.Candes、J.Romberg、T.Tao和D.L.Donoho等人提出的压缩感知CS理论为解决上述问题带来了新的希望。该理论指出，在信号获取的同时就对数据进行适当的压缩。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重构的过程。

设被采样信号X的长度为N，稀疏变换基为Ψ,即被采样信号X在稀疏变换基Ψ上的表示是稀疏的。压缩感知理论的数学模型要求设计一个与稀疏变换基Ψ不相关的M×N维的观测矩阵Φ，其中M＜N，通过观测矩阵Φ与被采样信号X相乘得到较低维数的观测数据Y：

Y＝ΦX，

通过求解l₁范数下的优化问题来重构原始信号X，其数学表示为：

min||Ψ^TX||₁s.t.Y＝ΦX，

根据上述理论，美国杜克大学的学者M.E.Gehm，R.Johm等设计并提出了CASSICoded Aperture Snapshot Spectral Imager系统，利用随机编码模板和色散元件，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。

发明内容

本发明的目的在于针对现有面阵探测器空间分辨率低和现有图像超分辨率系统重构质量差这一问题，提出了一种基于全色和压缩光谱成像的图像超分辨率系统及方法，以增加图像的空间分辨率和提高图像重构质量。

本发明的技术方案是这样完成的：

本发明借鉴M.E.Gehm，R.Johm等人提出的CASSI系统，在原有编码观测基础上增加全色观测，重构超分辨率的图像。

一.基于全色和压缩光谱成像的图像超分辨率系统，包括分束器、两个物镜、编码模板、两个带通滤波器、中继透镜组、双阿西奇棱镜、两个阵列传感器和图像重构处理器；分束器位于两个物镜的前端，作为分光器件；第一物镜，编码模板，第一带通滤波器，中继透镜组，双阿米奇棱镜，第一探测面阵依次相连，构成第一光路通道C₁，其特征在于：

第二物镜，第二带通滤波器，第二探测面阵依次相连，构成第二光路通道C₂，获得用于修正超分辨率重构图像的全色光谱信息；

编码模板，采用随机编码方式，其码元分为1和0，1表示透光，0表示不透光，且码元数量是第一探测面阵像素数量的2-9倍，使得第一面阵探测器中的一个探测单元能获得编码模板中2-9个码元的通光量，为超分辨率重构提供更多的光谱空间信息。

二.基于全色和压缩光谱成像的图像超分辨率方法，包括以下步骤：

(1)通过分束器将原始图像的光谱信息X分成能量相同的两束光束x₁₀和x₂₀，并分别进入第一光路通道C₁和第二光路通道C₂；

(2)获取第一光路通道C₁的压缩光谱观测图像X₁：

(2a)在第一光路通道C₁内通过第一物镜对进入通道内的光束进行聚焦成像，获得光谱图像x₁₁；

(2b)对光谱图像x₁₁进行随机编码，即将光谱图像上的每一位置上的光束随机遮挡，被遮挡的位置编码为0，未遮挡的位置编码为1，得到编码后的光谱图像x₁₂；

(2c)对编码后的光谱图像x₁₂进行光谱维滤波，滤除需要重构的光谱带宽以外的光谱图像的能量，得到滤波后的编码光谱图像x₁₃；