基于主成分变换的图像稀疏度估计方法

压缩感知理论基于信号的稀疏性和可压缩性, 突破传统Nyquist采样频率的限制, 以较低的数据量对信号进行采样和高概率重构. 在压缩感知理论中, 信号的稀疏度确定了稀疏采样的最低数据量, 是验证采样方法及重构方法优劣的重要参数. 在实际研究过程中, 图像稀疏度通常未知, 这就可能导致过采样或欠采样的情况, 从而无法验证采样方法及重构方法的优劣. 因此, 快速而客观地估计图像的稀疏度对于压缩感知理论研究来说意义重大. 本文分析了基于小波变换的图像稀疏化表示方法, 通过遍历采样和重构得到基于小波变换方法的图像稀疏度, 但过程复杂, 而且结果的准确性依赖于小波基和变换尺度的选择. 本文通过压缩感知理论对主成分变换进行阐述, 在基于主成分变换系数近似为正态函数的假设下, 建立了图像稀疏度与系数函数方差间的线性关系, 并通过多组图像数据进行仿真验证, 结果表明线性关系的正确性. 通过分析和仿真可以看出, 基于主成分变换的稀疏度估计方法比小波变换简单、快速、客观, 对压缩感知理论研究有重要的应用价值. 关键词： 压缩感知 稀疏度 小波变换 主成分变换     

编码孔径成像光谱仪光学放大率误差影响分析

编码孔径光谱成像技术是近年来发展起来的一种新型光谱成像技术,在一次像面采用特定的编码模板对目标进行编码,结合特殊的采样成像方式,获得满足景物重构的采样数据量,实现了空间信息和光谱信息的高精度重构,具有高光通量、高信噪比等优势。该技术在实现过程中,通常要求一次像面与最终探测器像面间满足既定的尺寸比例,但在实际的光学系统加工和装调过程中,由于加工和装调误差的存在,使得光学放大率与设计值间存在偏差,从而降低了编码图谱的采样精度,导致最终重构图谱质量降低。通过仿真不同光学放大率下编码模板的可逆范围及重构图像质量的分析,给出了图像质量与系统光学放大率之间的曲线关系,为编码孔径光谱成像仪的设计和研制提供了参考依据。     

计算光谱成像技术的成像质量评价

计算光谱成像是一种新型的光谱成像技术,具有高通量、快照式成像等优点,但关于其成像质量评价的研究还很少。工作中探索了一种计算光谱成像系统成像质量的定量评价方法。该方法利用ISO 12233靶标作为目标源,进行成像、图谱信息重构,并通过测量重构图的调制传递函数(MTF)作为计算光谱成像系统的成像质量评价标准。结果表明,对于单帧采样,随着混叠谱段数的增加,重构图MTF迅速下降,当混叠波段的数目达到9个时,重构图MTF与目标场景图像相比已下降50%。该研究有助于理解计算光谱成像技术的优缺点,合理安排混叠谱段的数量,以精确地复原目标信息。