[发明专利]一种基于色散模糊的光谱成像系统及其光谱重建方法

权利要求书

1.一种基于色散模糊的光谱重建方法，其特征在于，场景的光依次经过滤波片和物镜后，由分光镜分为两路：一路直接由第一传感器采集得到清晰图像；另一路依次通过会聚透镜、掩膜、准直镜、色散棱镜后，由第二传感器采集得到模糊图像；其中，所述掩膜采用边缘阻塞式掩膜；利用计算机对采集的清晰图像和模糊图像进行处理，具体包括如下步骤：

步骤1，为了计算光谱数据S，首先建立目标函数E：

E_f是保真项，E_f＝||G-P_g(S)||²+||D-P_d(S)||²，其中，G＝P_g(S)＝∑_λS(x，y，λ)，D＝P_d(S)＝∑_λS(x+Δx(λ)，y，λ)；|| ||²表示二范数操作，|| ||₁表示一范数操作；x、y是指光谱数据的空间维度坐标，λ是指光谱维度坐标，P_g表示清晰图像的投影过程，P_d表示模糊图像的投影过程，G与D分别指系统采集得到的清晰图像和模糊图像；

λ_DOB、λ_side和λ_cs是正则化参数；

其中，表示对光谱数据S在色散方向进行差分运算，表示对模糊图像D在色散方向进行差分运算；

E_side＝||S·M||²，其中，M指掩膜，在透光的地方为1，在边缘阻塞的地方为0，“·”表示点积运算；

Q_cs为辅助变量，表示光谱信息在色散方向上的约束，对求取结果进行质量控制；

β_cs表示权重系数，为平滑项；

分别表示光谱数据和清晰图像的空间梯度信息；

步骤2，利用迭代优化算法对步骤1的目标函数E进行求解：

步骤21，将目标函数E分解为两个子问题，一个是固定光谱数据S，求解辅助变量Q_cs：

另一个是固定辅助变量Q_cs，求解光谱数据S：

E(S)＝E_f+λ_DOBE_DOB+λ_sideE_side

将求解辅助变量Q_cs的子问题作为外循环，求解光谱数据S的子问题作为内循环；

步骤22，对于求解辅助变量Q_cs的子问题，也即使E(Q_cs)最小化，采用二维查表法，固定光谱数据S和清晰图像G，表格中记录下空间梯度信息和然后遍历空间中空间梯度信息和的任一组合，找出使E(Q_cs)最小化的辅助变量Q_cs；

步骤23，对于求解光谱数据S的子问题，也即使E(S)最小化，采用双边滤波算法对光谱数据S进行更新；

步骤24，判断E(S)是否收敛，若收敛，则停止迭代，输出光谱数据S。

2.根据权利要求1所述的一种基于色散模糊的光谱重建方法，其特征在于，步骤23中，双边滤波算法的空间域和值域滤波参数分别取20和0.03。