基于稀疏和冗余表象的鬼成像光谱相机

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通过引入回转椭球波函数及香农信息论,从信息论的角度来看,传统点到点成像技术、鬼成像技术、基于信源无压缩编码的计算成像技术等,其信息获取效率远低于系统的香农极限。而基于稀疏和冗余表象的鬼成像技术(GISC)结合鬼成像技术和压缩感知技术,通过对信源的随机编码,能够实现在成像的同时压缩图像的冗余信息,从而大大提高了光学成像系统的图像信息获取效率。一方面,GISC成像技术通过对高维图像信息的压缩编码,将高维图像信息降维至低维空间,从而实现了利用低维探测器件对高维图像信息的成像,例如利用一维时间分辨的点探测器获取目标的三维空间图像信息,利用二维电荷耦合元件(Charge-Coupled Device,CCD)器件单次曝光获取目标光谱空间的三维图像信息等,从而大大拓宽了相关探测器件的应用场景和成像能力。同时,与压缩感知类成像技术(如单像素相机)不同,它主要关注通过对光电转换后的电信号做欠采样,以提高电信号的信道容量利用率;GISC技术则在图像信息的光学获取阶段即实现图像冗余信息的压缩,主要关注的是提高成像系统光学信道的容量利用率。因此,GISC技术为接近光学成像系统的香农极限的光学系统设计提供了新的可能途径。  GISC光谱相机通过GISC成像技术应用于光谱成像中,能够单次曝光获取光谱图像。结合大气湍流成像模型,利用多帧光谱图像对大气湍流的响应的不同,为消除大气湍流提供了可行的技术方案。通过结合大气湍流的长曝光理论模型,GISC光谱相机能够实现消除大气湍流的影响。
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