光譜圖像是三維(3D)數(shù)據(jù)結構健无，由在不同波長下測量的同一場景的多個二維(2D)圖像組成。光譜圖像在醫(yī)學成像液斜、遙感累贤、國防和監(jiān)控以及食品質(zhì)量評估等領域都有應用少漆【矢啵跨多個波長的空間信息量是傳統(tǒng)掃描采集成像系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)之一示损，為了獲得多個高清圖像渗磅，這些系統(tǒng)需要較長的曝光時間检访，因此限制了它們在實時應用中的使用.
博覽:2021 Optica平移變化彩色編碼的衍射光譜成像系統(tǒng)
技術背景：
光譜圖像是三維(3D)數(shù)據(jù)結構，由在不同波長下測量的同一場景的多個二維(2D)圖像組成脆贵。光譜圖像在醫(yī)學成像医清、遙感、國防和監(jiān)控以及食品質(zhì)量評估等領域都有應用会烙。跨多個波長的空間信息量是傳統(tǒng)掃描采集成像系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)之一筒捺，為了獲得多個高清圖像柏腻，這些系統(tǒng)需要較長的曝光時間，因此限制了它們在實時應用中的使用.
目前系吭，基于壓縮感知(CS)的快照光譜成像(spectral imaging,SI )技術通過感知(sensing)編碼投影獲取的光譜信息，然后計算復原光譜圖像村斟，可以大幅降低所需要采集的光譜信息量贫导。在這種情況下，可以從線性系統(tǒng)準確估計光譜圖像蟆盹，其感知矩陣表示隨機測量采集。目前已經(jīng)有數(shù)種基于折射的快照SI儀器逾滥，如編碼孔徑快照光譜成像儀(CASSI )峰档、雙編碼高光譜成像儀(DCSI )、空間光譜編碼壓縮高光譜成像系統(tǒng)(SSCSI )寨昙、快照彩色壓縮光譜成像儀(SCCSI )、棱鏡掩模視頻成像光譜儀(PMVIS)和單像素相機光譜儀(SPCS)舔哪。
基于折射光學的儀器的有多種編碼策略欢顷。通用的方法是采用具有不透明或透明特征的黑白編碼孔徑，阻擋或讓光通過每個特定的空間點捉蚤。因為相同的模式對所有光譜帶進行編碼，所以這種策略被稱為空間編碼缆巧，通常使用DMD(digital micromirror device)來實現(xiàn)它布持。另一種方法采用稱為彩色編碼孔徑(CCA)的濾光器陣列實現(xiàn)空間和光譜編碼，這需要更強大的調(diào)制陕悬，從而提高從不適定問題中復原光譜圖像的概率题暖。
當前不足：
當前好的編碼光譜成像系統(tǒng)需要昂貴和大型的光學元件捉超。zui近提出了使用衍射光學元件(DOE )替代單個光學透鏡來極大減小系統(tǒng)體積的技術胧卤，其將光譜圖像的形成看作是未知場景與每個光譜波長處的點擴散函數(shù)的空間平移不變卷積的光譜積分狂秦，這種卷積成像模型具有計算復雜度低的優(yōu)點灌侣。然而，空間光譜調(diào)制受到DOE高度圖(height map)的限制(即只有高度圖是唯yi可變的自由參數(shù))侧啼，導致重建過程的不適定性顯著增加。
文章創(chuàng)新點：
基于此堪簿，哥倫比亞桑坦德工業(yè)大學的Henry Arguello(一作兼通訊)和美國斯坦福大學的Gordon Wetzstein等人利用DOE的緊湊性CCA豐富的光譜編碼優(yōu)勢痊乾，提出了一種由DOE和CCA組成的平移變化彩色編碼衍射(Sccd)光譜成像系統(tǒng)，并使用端到端方法聯(lián)合設計具有可微分成像模型的DOE和CCA參數(shù)椭更，以大限度地減少大量圖像上真實圖像和重建圖像之間的偏差。
仿真表明虑瀑，與當前好的系統(tǒng)相比湿滓，所提出的系統(tǒng)將頻譜重建質(zhì)量提高了4dB滴须。zui后叽奥，在室內(nèi)和室外場景中原型系統(tǒng)的實驗結果驗證了所提出的系統(tǒng)扔水，它可以在420-660nm范圍內(nèi)恢復多達49個高保真光譜帶。
原理解析：
(1)系統(tǒng)硬件組成魔市。如圖１，衍射光學元件(DOE)赵哲、周期性彩色編碼孔徑(CCA)加上裸圖像傳感器組成光譜成像系統(tǒng)待德。DOE替代透鏡對入射光場進行相位調(diào)制，CCA對入射光場進行空間和光譜編碼枫夺。
(2)端到端聯(lián)合優(yōu)化設計。在仿真設計時橡庞，首先考慮成像到光譜圖像復原的前向步驟涧偷，DOE、CCA與圖像傳感器組成PSF平移變化的系統(tǒng)毙死，入射到圖像傳感器上的光強可以看作為入射光場與系統(tǒng)PSF的卷積。圖像傳感器感知的光強加上其自身的讀取噪聲扼倘，作為圖像復原網(wǎng)絡(采用UNet架構)的輸入确封。在每一次前向傳遞過程中，模擬當前光學元件的PSF再菊，并定義一個損失函數(shù)(需要Ground Truth圖像)。隨后纠拔，在反向傳播過程中秉剑，誤差被反向傳播到DOE和CCA本身，從而實現(xiàn)光學元件本身參數(shù)和圖像復原網(wǎng)絡參數(shù)的優(yōu)化更新稠诲。
DOI：https://doi.org/10.1364/OPTICA.439142
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