[发明专利]基于压缩感知的紫外光与红外光成像系统和方法有效

专利信息
申请号: 201410168968.5 申请日: 2014-04-24
公开(公告)号: CN103929577B 公开(公告)日: 2017-02-15
发明(设计)人: 袁晓光;冯冬竹;张伟涛;曾吉;何晓川;佘颜 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04N5/225 分类号: H04N5/225;H04N5/33;H04N5/232
代理公司: 陕西电子工业专利中心61205 代理人: 王品华,朱红星
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 压缩 感知 紫外光 红外光 成像 系统 方法
【说明书】:

技术领域

本发明属于图像信号处理领域,具体涉及一种基于压缩感知的紫外光与红外光成像系统和方法,可用于目标的检测。

背景技术

紫外光和红外光成像领域有着广阔的发展前景。传统的紫外光和红外光成像方法是利用成像镜头将目标景物分别成像到红外阵列传感器和紫外阵列传感器,然后通过模数变换得到数字红外图像和数字紫外图像。当前对紫外和红外频段进行多频段成像探测的需求不断提高,但是传统的紫外光和红外光成像存在以下问题:

(1)红外阵列传感器和紫外阵列传感器不仅成本高昂而且不易获得;

(2)阵列传感器受到阵列中探测元件一致性的影响会造成一定程度的成像失真;

(3)红外通路与紫外通路采用独立光路,成像结果的配准性差,后续处理难度较大。

近几年出现的压缩感知CS理论为解决上述问题提供了新的思路,它指出用远低于奈奎斯特采样定理要求的采样频率对原始稀疏信号采样时,可以正确恢复出原始稀疏信号,它将信号的采集和压缩合二为一。压缩感知CS理论的核心包括三个方面:信号的稀疏表示、信号的压缩测量和信号的恢复重构。对于一个长度为N的一维稀疏信号X,利用大小为M×N的测量矩阵ΦM×N对一维稀疏信号X压缩测量,其中M<N,可以得到测量结果Y,通过测量结果Y和测量矩阵ΦM×N可以求解出欠定方程组Y=ΦX,得到原始稀疏信号X。

目前将压缩感知CS理论应用于紫外光和红外光成像的研究还很少,浙江大学的专利申请201210417264.8公开了一种基于压缩感知的多光谱成像装置和方法,该装置主要利用两个空间调制器和一个单点传感器进行多光谱成像,与传统做法相比虽说可以降低成像成本,缩短部分测量时间,但是该装置存在两点不足,一是该装置使用两个空间调制器导致该装置结构比较复杂,使得计算量增大;二是该装置使用一个单点探测器,增加了光电转换的负担,减慢了成像速度。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足,提出一种基于压缩感知的紫外光与红外光成像系统和方法,以减小成像装置结构复杂度和计算量,提高紫外光和红外光成像的速度。

实现本发明目的的技术思路是:利用数字微镜器件对其上的入射光进行随机采样以减小整个过程的数据量,并通过单点探测器替代传感器阵列进行光电转换,最后利用压缩感知的恢复算法计算得到数字紫外图像和数字红外图像。

根据上述思路本发明的技术方案是这样实现的:

本发明提出的基于压缩感知的紫外光和红外光成像系统,包括:

光信号采样装置,用于对入射光信号进行采样,得到采样的光信号;

光信号分离器,用于对采样的光信号进行光分离,得到紫外光信号和红外光信号;

光电转换装置,用于对光分离后的紫外光信号和红外光信号进行光电转换,得到对应的紫外光强模拟电信号和红外光强模拟电信号;

采集与计算模块,用于对紫外光强模拟电信号和红外光强模拟电信号进行模数变换,得到对应的紫外光强数字电信号和红外光强数字电信号,并存储这些数字电信号,通过计算得到数字紫外图像和数字红外图像;

其特征在于:

所述光信号采样装置,包含成像镜头和数字微镜器件,且数字微镜器件固定于成像镜头的成像位置;

所述光电转换装置,包含第一会聚透镜、第二会聚透镜、带紫外滤镜的单点紫外传感器、带红外滤镜的单点红外传感器;该第一会聚透镜固定在经过光信号分离器分离后的紫外光信号的光路上,该带紫外滤镜的单点紫外传感器固定在第一会聚透镜的焦点处,该第二会聚透镜固定在经过光信号分离器分离后的红外光信号的光路上,该带红外滤镜的单点红外传感器固定在第二会聚透镜的焦点处。

本发明提出的基于压缩感知的紫外光和红外光成像方法,包括如下步骤:

1)利用成像镜头将目标景物成像在由m×n个铝镜构成的数字微镜器件上,得到目标图像,其中m为数字微镜器件中横向铝镜的个数,n为数字微镜器件中纵向铝镜的个数;

2)利用数字微镜器件对目标图像的入射光进行一次随机采样,得到随机采样的光信号:

2a)构造M个互不相同二进制随机矩阵其中1≤i≤M,M为小于m×n的自然数,第i个二进制随机矩阵为:

其中bipq为第i个二进制随机矩阵中第p行,第q列的元素,1≤p≤m,1≤q≤n,且bipq的取值为0或者1;

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