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一种单曝光压缩高光谱成像系统及方法 

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申请/专利权人:西湖大学

摘要:本公开涉及一种单曝光压缩高光谱成像系统及方法。该系统包括:第一成像元件,其形成目标场景的第一光谱图像;孔径光阑,其限制第一光谱图像的尺寸;编码孔径,其对第一光谱图像进行编码调制;光栅色散元件,其对编码调制后的光信号进行色散;第二成像元件,其收集编码调制和色散后的光信号,形成对应多个光谱通道的多个第二光谱图像;以及二维探测器,其测量得到多个第二光谱图像进行叠加后的压缩测量结果;以及处理器,其利用基于Transformer模块的Unet神经网络重建目标场景的高光谱图像。由此,可以通过单次曝光测量还原出目标场景的三维高光谱图像,数据量小,压缩比高,重建速度快,图像质量高,光谱分辨率高,且光谱分辨率在所测量光谱范围内均匀。

主权项:1.一种单曝光压缩高光谱成像系统,其特征在于,包括:第一成像元件,其被配置为单次收集目标场景的光信号,在第一成像平面上形成所述目标场景的第一光谱图像;孔径光阑,其被配置为限制所述第一光谱图像的尺寸以及控制所述单曝光压缩高光谱成像系统的光谱范围;编码孔径,其配置为通过二值编码、灰度编码或者随机编码对所述第一光谱图像进行编码调制;光栅色散元件,其被配置为对编码调制后的所述光信号进行色散,产生色散偏移;第二成像元件,其被配置为收集编码调制和色散后的所述光信号,在第二成像平面上形成对应多个光谱通道的多个第二光谱图像;以及二维探测器,其配置为单次测量得到所述多个第二光谱图像进行叠加后的二维压缩单次测量结果,在所述二维压缩单次测量结果中,光谱维度被压缩;以及处理器,其被配置为基于所述二维压缩单次测量结果,利用基于Transformer模块的Unet神经网络重建所述目标场景的高光谱图像;通过所述单曝光压缩高光谱成像系统得到的所述高光谱图像包括至少382个光谱通道;所述孔径光阑的开口尺寸被配置为限制所述第二成像元件的视场大小,以控制所述光谱范围,避免所述光栅色散元件的光栅在不同衍射级次的光谱的重叠;所述孔径光阑为垂直于色散方向的狭缝;其中,所述基于Transformer模块的Unet神经网络包括4层编解码器以输出具有光谱相关性和局部空间相关性的高维特征信息;其中,所述4层编解码器中的各层包括2个Transformer模块,所述Transformer模块包括依序的第一归一化层、多头转置注意层、第二归一化层和前向网络,其中,所述第一归一化层的输入与所述多头转置注意层的输出逐元素相加,作为所述第二归一化层的输入,并且所述第二归一化层的输入与所述前向网络的输出逐元素相加,作为所述Transformer模块的输出;所述4层编解码器中的各层被配置为:将当前层的编码器的Transformer模块的输出特征通过第三卷积矩阵进行降维,并与当前层的上一层的解码器Transformer模块的输出特征沿通道维度进行拼接,作为当前层的解码器的Transformer模块的输入。

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