[发明专利]一种极弱光多光谱成像方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及极弱光探测技术领域，特别涉及一种极弱光多光谱成像方法及其系统，采用单光子探测器线性阵列和分光技术实现了极弱光对象的多光谱二维成像，可应用在生物自发光、医疗诊断、非破坏性物质分析、天文观测、国防军事、光谱测量、量子电子学等领域。

背景技术

多光谱成像是获得和显示精确颜色信息的重要技术，原因之一是多光谱图像包含了更多的光谱信息，原因之二是多光谱成像技术很好地克服了同色异谱现象。极弱光对象的多光谱成像更是在多种领域有广泛的应用前景。

一种典型的极弱光探测器就是单光子探测器，计数型的单光子探测器工作在饱和状态，灵敏度可以到达单光子水平，采用统计学方法获得光子密度图像；具备光子数分辨能力的单光子探测器工作在亚饱和状态，输出的电信号幅值随探测到的光子数的变化而变化，据此电信号获得极弱光图像。虽然目前的单光子探测器响应光谱范围覆盖了红外、可见光等波段，但是对于单个单光子探测器，它的响应光谱范围很窄，一般用来探测单一频率的光。

其中，单光子探测器实现二维成像是基于压缩传感理论(Compressive Sensing，简称CS)和数字光处理(Digital Light Processing，简称DLP)技术，克服了目前的极弱光二维成像技术中面元探测技术不甚成熟，难以实现对极弱光对象的高质量成像的困难，避免了采用点探测器结合二维传动扫描的方法带来的成像时间长、分辨率受机械传动精度制约的问题。

CS理论是由E.J.Candès等人提出的，它打破了传统的线性采样模式，表明可压缩信号的少量线性随机投影中包含足够的信息来重建原信号。这种“先采样，后重建”的思想使得将二维信号转换为随时间分布的一维信号，并且由单个探测器采样成为可能。

CS理论包括两部分：压缩采样和稀疏重建。

压缩采样是被测信号由高维向低维映射的过程。假设x∈Rⁿ是被测数据，y∈R^k是观测数据，Φ∈R^k×n是随机投影矩阵(k＜＜n)，e∈R^k是测量噪声，那么压缩采样过程可以描述为(1)式：

y＝Φx+e                      (1)

如果x是变换域稀疏的，即θ＝Ψx，Ψ是稀疏变换矩阵，那么(1)式变化为(2)式：

y＝ΦΨ^-1θ+e                 (2)

随机投影矩阵Φ，也叫测量矩阵，需要满足RIP(Restricted Isometry Property)。另外，Φ与Ψ越不相关，采样所需的测量数k越小。所以，一般情况下Φ设计为随机矩阵。

稀疏重建实际上是在已知观测数据y和测量矩阵Φ的条件下求解(1)式中的x，这是一个ill-posed问题，一般用最优化方法求解，可描述为(3)式：

minx∈Rn(12||y-Φx||22+τ||x||1)---(3)]]>

如果x是变换域稀疏的，对应于(2)式的重建问题可以描述为(4)式：