一 成像光谱仪的相关原理和知识

高光谱成像的数据是一叠连续多个波段成像获得的景色或样品的图像,就是俗称的图像立方体(Image cube)。这个图像立方具有两个空间维度(X和Y),第三维为每个像素的波长或辐射强度。
光是有不同波长的光组成,光谱仪就是分解光分析光成分的仪器,所以光谱仪的主要工作原理就是将光的成分分解到空间的维度,进而用image sensor来测量,当然也可以分解到时间或不同的滤光片的维度 但是目前不是主流。
成像光谱仪由两种,一种是面阵成像光谱仪,一种是推扫式线阵成像光谱仪。
图像立方体
成像光谱仪的最终的目的就是为了获得图像立方体
图像立方体相当于一个魔方吧。这个魔方的上表面和下表面,可以看做是地面的二维平面,即x,y的坐标,侧面这个维度就是光谱的维度。
图像立方体
如何做这个数据魔方? 过程如下:利用扫描和成像系统,瞄准设备的扫描狭缝对应的地面场景,成像。这样类似于魔方的一部分A,还没上色。魔方不同颜色数值,是利用狭缝光谱仪依靠色散的原件将光在空间上分离成不同波长的样品,这些样品由二维探测器阵列记录。所以不同颜色的红绿蓝代表不同波段。以此类推,通过机载或者天基平台的前向运动提供狭缝扫描运动,沿场景扫描狭缝并以适当的速率读出探测器元件阵列来组装完成整个魔方。
如图

二 光谱成像技术的分类!

色散型、干涉型、滤光片型、哈达玛变换型和计算型。

1.色散型光谱成像技术

主要通过狭缝和色散元件,采用推扫的方式将场景中每一行的光谱信息分别投射到探测器的一列像元上,来完成整幅
二维场景的光谱获取,色散元件通常采用棱镜或光栅。光栅光谱成像原理图在色散型光谱成像仪中,探测器上获得的数据就是光谱信息,只需要对获得的数据重新排列就能得到整幅场景的完整光谱数据立方体,不需要复原算法。

2.干涉型光谱成像技术

干涉型光谱成像又称为傅里叶变换光谱成像,是因为探测器得到的干涉图需要用傅里叶变换来复原光谱数据。根据调制方式,可分为时间调制型、空间调制型和时间空间联合调制型。
干涉型光谱成像
在干涉型光谱成像仪中,目标场景中的点的光谱由干涉仪分光后采集的干涉曲线经Fourier 变换后还原得到。

3.滤光片型光谱成像技术

滤光片型光谱成像技术的分光元件为滤光片,滤光片有多种形式,如滤波片轮、声光调制滤波器(acousto-optic tunable filter, AOTF)、线性渐变滤光片(linear variable filter,LVF)、带通滤光片阵列、液晶可调谐滤光片(liquid crystal tunable filter, LCTF)等。带通滤光片阵列最常见的就是 RGB 彩色相机中用的拜耳滤光片,德国 XIMEA 公司开发了一款具有 25 个波段的带通滤光片阵列,量产之后将有助于多光谱相机的小型化。
基于 LCTF 的便携式多光谱成像仪结构

4.哈达玛变换型光谱成像技术

哈达码变换型是将统计学中的称重设计理论引入光学领域后形成的一种新的光谱成像技术,其结合了色散型与干涉型的优点,具有多通道的优点。在哈达码变换光谱成像仪中,通常用数字微镜设备(digital micromirror device, DMD)来实现哈达码编码模板矩阵取代传统的狭缝,探测多个通道信号线性组合后的叠加信号,因此光通量比色散型大。Hadmard 变换光学系统示意图
但是哈达玛型光谱仪是基于哈达玛变换(Hadamard)原理,对场景测量需要采集多次编码图像后才能恢复出光谱图像,所以系
统对结构的精确调制度要求比较高,分辨率也受哈达玛变换矩阵的影响。

5.计算型光谱成像的技术

上述四种光谱成像技术都需要一定形式的扫描,来获取完整的光谱数据立方体,这会限制其在非静态场景中的应用。计算型光谱成像技术的出现,可以满足动态场景的光谱获取。随着计算机技术的发展,兴起了一种无需时间或空间扫描的新型光谱成像技术,即计算光谱成像技术,目前有两种不同的计算方式:层析型和压缩型。

5.1层析型成像光谱技术 CTIS

借用了医学上计算机断层扫描的原理,结合成像光谱技术,采用二维色散元件去探测目标数据立方体在多个投影方向上的投影图像,然后基于中心切片定理重建得到目标的空间信息和光谱信息。
==层析型光谱成像仪属于快照光谱成像仪,无需扫描部件,可以对于场景瞬间成像,通过一次曝光时间采集的投影图像就可以还原出非静态场景的空间和光谱图像。==探测器的使用效率不高,投影图像中的很大一部分面积并没有利用起来。而且由于探测器尺寸的限制,只能得到有限个角度的投影数据,因此会降低空间和光谱分辨率,产生信息丢失锥体问题。
数据立方体投影原理示意图

5.2压缩型成像光谱技术

压缩型光谱成像技术,是在近年来提出的压缩感知理论的基础上发展起来的另一种新型光谱成像技术。压缩感知理论颠覆了传统的奈奎斯特采样定理:只要信号满足稀疏性或可压缩性,通过远远小于奈奎斯特采样频率的数据就能够精确地重构出原始信号。由于光谱数据满足稀疏特性,因此出现了一种新型的编码孔径快照光谱成像(coded aperture snapshot spectral imager,CASSI)技术[45]-[50]。CASSI 利用编码孔径的空间结构和棱镜的色散作用,将场景的光场调制成一个多通道混合编码投影图像。
压缩光谱成像数据调制图
编码孔径压缩光谱成像技术也属于快照光谱成像仪,只需要对场景一次调制就可以重构整个光谱数据立方体。由于采用了压缩感知原理,使采样数据大大减少,这也增加了数据还原的复杂性,需要从压缩混叠的数据中反演出完整的光谱数据。

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