本實(shí)用新型涉及一種高光譜成像技術(shù)，特別是涉及一種新型的計(jì)算型高光譜成像技術(shù)。

背景技術(shù)：

新型光學(xué)信息獲取技術(shù)的原理探索與研究一直是光學(xué)技術(shù)發(fā)展的一項(xiàng)重要內(nèi)容。光譜成像技術(shù)是一種集光學(xué)、光譜學(xué)、精密機(jī)械、電子技術(shù)及計(jì)算機(jī)技術(shù)等于一體的新型探測(cè)技術(shù)，在獲取目標(biāo)的光譜特性曲線的同時(shí)，還可以獲得目標(biāo)的幾何形狀信息。另一方面，結(jié)合偏振、動(dòng)態(tài)時(shí)間變化信息的光譜成像技術(shù)，還可以很好地獲得目標(biāo)的形態(tài)特征、動(dòng)態(tài)特征等。因此，基于時(shí)、空、譜、偏振等信息于一體的光學(xué)多維成像是一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。

就光譜成像技術(shù)本身來說，常用的光譜成像技術(shù)主要有四類：

第一類光譜成像技術(shù)是采用濾光片技術(shù)以獲取不同波段的光譜數(shù)據(jù)；

第二類光譜成像技術(shù)是采用色散技術(shù)來獲取不同波段的光譜數(shù)據(jù)；

第三類光譜成像技術(shù)是采用傅里葉變換光譜技術(shù)通過獲取的干涉數(shù)據(jù)反演目標(biāo)光譜數(shù)據(jù)；

第四類光譜成像技術(shù)是采用新型數(shù)學(xué)計(jì)算理論通過獲取的調(diào)制編碼數(shù)據(jù)重構(gòu)目標(biāo)光譜數(shù)據(jù)。

尤其是第四類計(jì)算型光譜成像技術(shù)由于其具有高通量、多通道、硬件限制小、數(shù)據(jù)采集率低等優(yōu)點(diǎn)，越來越受到重視，已成為目前國際上研究的熱點(diǎn)技術(shù)。

對(duì)于傳統(tǒng)成像體制，往往存在系統(tǒng)工程實(shí)施難度大、硬件工藝難以實(shí)現(xiàn)、海量數(shù)據(jù)傳輸壓力大、數(shù)據(jù)冗余量大、數(shù)據(jù)利用率低等技術(shù)瓶頸。如，現(xiàn)行技術(shù)體制受限于大口徑長(zhǎng)焦距光譜成像系統(tǒng)難于實(shí)現(xiàn)、高幀頻大面陣探測(cè)器難于制造、入射能量低的制約及多維成像工程實(shí)現(xiàn)難度大，不具有工程可實(shí)施性，而能量制約也造成信噪比偏低，同時(shí)，多維成像帶來的數(shù)據(jù)量過大的問題，也 影響著數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理。

此外，現(xiàn)有技術(shù)還存在無智能化、信息獲取不全面等設(shè)計(jì)問題。如，無法做到根據(jù)目標(biāo)特征差異進(jìn)行智能感知，無法在信息獲取時(shí)實(shí)現(xiàn)智能識(shí)別，并根據(jù)感知結(jié)果反饋調(diào)節(jié)采集系統(tǒng)；而且，其獲得信息方式單一，并沒考慮到目標(biāo)空間、光譜、時(shí)間、偏振等多維信息的一致獲取。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本實(shí)用新型提供一種光學(xué)智能感知多維成像系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)空間、光譜、偏振等多維信息的一體化低數(shù)據(jù)率低限制智能感知成像與高質(zhì)量一致圖譜重構(gòu)。

本實(shí)用新型的技術(shù)解決方案是：一種光學(xué)智能感知多維成像系統(tǒng)，其特征在于：成像系統(tǒng)包括依次設(shè)置在同一光軸上的前置鏡、空間編碼模板、色散棱鏡、偏振編碼陣列以及探測(cè)器；

所述前置鏡產(chǎn)生一次像面，空間編碼模塊設(shè)置在一次像面處；所述色散棱鏡垂直于光軸進(jìn)行0°、90°、180°、270°旋轉(zhuǎn)；所述偏振編碼陣列是鍍?cè)谔綔y(cè)器表面一定距離的偏振編碼膜。

上述多維編碼是指對(duì)空間、光譜、偏振等光學(xué)信息進(jìn)行編碼調(diào)制，分為空間編碼、偏振編碼、旋轉(zhuǎn)色散光譜調(diào)制；編碼單元是對(duì)光信息進(jìn)行編碼調(diào)制的最小編碼膜塊，且空間編碼和偏振編碼的編碼單元尺寸相同。

上述空間編碼模板是光學(xué)掩膜板，編碼方案為0、1隨機(jī)編碼。

上述偏振編碼膜是一種多層介質(zhì)膜，編碼陣列由4個(gè)偏振態(tài)編碼單元或無偏振態(tài)編碼單元組成。

本系統(tǒng)通過對(duì)光學(xué)多維信息進(jìn)行編碼感知和高階張量建模重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)多維信息的低限制、低數(shù)據(jù)率、高質(zhì)量、一體化、一致性探測(cè)。該方案的特點(diǎn)是硬件工藝和工程實(shí)施限制小，數(shù)據(jù)采集率低，一次采集即可獲得目標(biāo)的空間、光譜、偏振等多維數(shù)據(jù)，具有一定的時(shí)間分辨率，比傳統(tǒng)色散系統(tǒng)能量利用率高。

本實(shí)用新型具有以下意義：

本實(shí)用新型基于空間編碼模板、偏振編碼陣列、色散棱鏡的旋轉(zhuǎn)以及高階 張量建模，提出一種光學(xué)智能感知多維成像系統(tǒng)。其智能感知是指根據(jù)目標(biāo)特性先驗(yàn)信息進(jìn)行光學(xué)信息編碼感知，分空間編碼、光譜調(diào)制、偏振編碼等，然后，基于高階張量的多維線性表示模型，從多維信息整體建模目標(biāo)的各類先驗(yàn)信息，并利用交替投影復(fù)原算法重構(gòu)原始圖譜數(shù)據(jù)；多維成像是指，除了一般成像過程所采集到的空間幾何信息，還包括光譜信息、偏振信息等。

由于系統(tǒng)以空間編碼模板替代視場(chǎng)狹縫，增大了光通量，提高了信噪比；同時(shí)，采用編碼感知方案本身具有數(shù)據(jù)壓縮作用，較之傳統(tǒng)方式大大減少了數(shù)據(jù)量，降低了硬件要求和工程限制，更重要的是實(shí)現(xiàn)了多維信息的一致探測(cè)。其實(shí)用新型意義主要體現(xiàn)在：解決“大工程裝不上和高標(biāo)準(zhǔn)探測(cè)器造不出”問題；解決“分辨率不夠、光通量不足、獲取信息不全等引起的探測(cè)不清和探測(cè)不明”問題；解決“全采樣和多維成像引起的數(shù)據(jù)傳不下和算不了”問題。

附圖說明

圖1為本實(shí)用新型的光學(xué)智能感知多維成像光學(xué)系統(tǒng)圖；

圖2為本實(shí)用新型的光學(xué)智能感知多維成像示意圖；

具體實(shí)施方式

如圖1所示，光學(xué)系統(tǒng)由前置鏡1、空間編碼模板2、色散棱鏡3和偏振編碼陣列4等多個(gè)部分組成。其中，空間編碼模板2裝在一次像面位置處，為光學(xué)掩膜板，具體方案為0/1隨機(jī)編碼，編碼單元尺寸對(duì)應(yīng)像元大小；色散棱鏡3為石英玻璃，采用垂直于光軸面0、90、180、270度旋轉(zhuǎn)色散方式；偏振編碼陣列4是鍍?cè)谔綔y(cè)器表面一定距離的偏振編碼陣列膜，是一種多層介質(zhì)膜，具體編碼方案由4個(gè)偏振態(tài)編碼單元和無偏振態(tài)編碼單元隨機(jī)組成，編碼單元尺寸對(duì)應(yīng)像元大??；最后由探測(cè)器5完成對(duì)目標(biāo)多維調(diào)制信息的采集，采集得到的圖像經(jīng)過基于高階張量建模的圖譜復(fù)原算法處理，就可得到完整的原始多維圖譜數(shù)據(jù)立方體。

如圖2所示，不同偏振態(tài)下的光譜數(shù)據(jù)立方體，經(jīng)過空間編碼模板2，完成空間信息的編碼調(diào)制；然后經(jīng)過色散棱鏡3完成色散圖譜混合，為了提高探測(cè)能力，在垂直于光軸面按0、90、180、270度旋轉(zhuǎn)色散棱鏡，以完成多次編碼 調(diào)制；經(jīng)過空間編碼和色散混合的每個(gè)色散旋轉(zhuǎn)角度下的光信息在偏振編碼陣列上完成二次編碼調(diào)制，即偏振編碼調(diào)制；然后，在探測(cè)器5上完成成像；最后，通過基于高階張量建模的圖譜復(fù)原算法完成空間、光譜、偏振等多維數(shù)據(jù)的重構(gòu)。

對(duì)于定標(biāo)方案，除了完成傳統(tǒng)的光譜定標(biāo)和輻射定標(biāo)外，編碼模板帶來的大規(guī)模面陣成像與重構(gòu)過程的標(biāo)定也很重要。由于本系統(tǒng)在傳統(tǒng)色散型成像光譜系統(tǒng)中加入了空間編碼模板和偏振編碼陣列，因此，成像光路會(huì)出現(xiàn)一些需要額外的標(biāo)定過程，如色散線性度定標(biāo)、編碼單元位置定標(biāo)等。

對(duì)于重構(gòu)模型和算法，基于光學(xué)成像原理，在充分考慮多維信息的數(shù)學(xué)特性的基礎(chǔ)上，用高階張量整體建模高維圖像的各類先驗(yàn)信息，并利用交替投影復(fù)原算法完成多維信息的高質(zhì)量一致重構(gòu)。

具體來說，考慮到多維圖像在光譜維度上的相關(guān)性先驗(yàn)、空間維度上的局部連續(xù)性先驗(yàn)以及偏振維度上的相似性先驗(yàn)，引入張量的Tucker分解對(duì)這多個(gè)個(gè)先驗(yàn)進(jìn)行建模；同時(shí)，多維圖像在這多個(gè)維度上通常具有一定的平滑性，為此，引入n階全變差正則項(xiàng)建模此類先驗(yàn)；最后，綜合目標(biāo)稀疏性先驗(yàn)，構(gòu)建高階張量重構(gòu)模型。在給定較好的初值條件下，上述模型可以通過交替投影復(fù)原算法完成有效求解。