面向多光谱成像的超分辨重构方法研究

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1、硕士学位论文Ｉ面向多光谱成像的超分辨重构方法研究作者姓名郭宇飞学校导师姓名、职称刘丹华副教授企业导师姓名、职称兰翠玲副研究员申请学位类别工程硕士１学校代码10701学号1502121302分类号TP391密级公开西安电子科技大学硕士学位论文面向多光谱成像的超分辨重构方法研究作者姓名：郭宇飞领域：电子与通信工程学位类别：工程硕士学校导师姓名、职称：刘丹华副教授企业导师姓名、职称：兰翠玲副研究员学院：人工智能学院提交日期：2018年5月TitleoftheThesisforMa

2、ster'sDegreeofXIDIANUNIVERSITYAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinElectronicsandCommunicationsEngineeringByGuoYufeiSupervisor:LiuDanhuaTitle:AssociateProfessorSupervisor:LanCuilingTitle:AssociateR

3、esearchFellowMay2018摘要摘要高分辨多维信息光谱成像技术在军事侦查、医学医疗、卫星遥感、气象预测、灾害预防等领域有迫切的需求。尤其是随着我国对地观测和对外太空探索的需求增加，对光谱图像的空间和光谱分辨率的需求也越来越高。传统光谱成像技术多是通过二维探测传感器获取三维光谱数据，成像质量严重依赖传感器性能。但传感器密度提升又受制于工艺、体积、功耗、传输带宽、成本等因素。2006年压缩感知理论的提出，为成像技术的革新提供了理论依据，基于压缩感知理论的计算成像技术框架也随即被提出，在该框架中

4、将成像过程分为两个阶段：编码感知阶段和优化反演阶段。其中编码感知阶段通过硬件光路实现，优化反演则通过挖掘场景的先验知识，建立合适的超分辨优化模型求解重建出高分辨率光谱场景。此外，由于多光谱图像在成像过程中硬件或者载荷平台的抖动、噪声干扰、系统离焦等原因造成空间分辨率偏低，而且多光谱图像包含多个波段，现有的基于压缩感知计算光谱成像框架的超分辨技术重建得到的光谱图像光谱准确度偏低，导致重建质量不理想，因此本文从成像原理和过程出发，基于压缩感知理论的计算光谱成像框架，研究面向多光谱成像过程的超分辨方法，旨在

5、提高光谱图像的空间分辨率和光谱准确度，从而提高重建的多光谱图像质量。本文的主要工作和创新点如下：1、本文通过研究基于压缩感知的计算光谱成像框架，着眼于该框架中的优化反演阶段，利用物理成像模型分析自然场景光线在物体表面的反射情况来模拟自然场景成像过程，并从光谱场景本身出发，通过对光谱场景联合空间、谱间挖掘光谱场景的稀疏特性和光谱的空间对齐特性，利用这些先验知识建立二阶拉普拉斯超分辨模型。并在彩色图像Demosaicking的框架下使用上述这些先验知识及利用本文建立的超分辨模型进行彩色图像重建。实验结果表

6、明，本文提出的超分辨方法能够有效提高彩色图像的边缘色彩准确度和抗噪能力，从而验证了本文所提空谱联合稀疏特性分析的有效性。2、针对编码孔径快照光谱成像（CodedApertureSnapshotSpectralImagers，CASSI）系统多光谱成像系统中现有超分辨方法在重建效果上存在的空间分辨率不高和光谱准确度偏低等问题，本文利用CASSI系统获得光谱场景观测数据，利用本文提出超分辨模型并设计求解算法，通过对光谱观测数据进行超分辨重建，并且与传统超分辨方法：A+方法、BSSC方法、NCSR方法相比，

7、峰值信噪比PNSR平均增加0.3dB，并且在结构相关性方面也比传统方法要好，更为突出的是本文方法解决了上述超分辨方法重构后存在的错误色块、偏色等问题，并进一步通过实验验证I西安电子科技大学硕士学位论文了本文方法在提高重建多光谱图像的光谱准确度方面的优势，进而保障了重建的光谱图像质量。关关关键键键词词词：：：多光谱成像,光谱准确度,稀疏表示,计算光谱成像,超分辨IIABSTRACTABSTRACTSpectralimagingtechnologyhasanurgentneedinthefieldsofmi

8、litaryinvestigation,medicaltreatment,satellitesensing,weatherprediction,disasterpreventionandsoon.Es-peciallywiththeincreasingdemandforearthobservationandouterspaceexploration,thedemandforspatialandspectralresolutionofspectralima