[發明專利]液晶高光譜計算成像系統的三維數據重構方法

有效

• 申請號: 202011054740.5
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN112229514B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 許廷發;王茜;張宇寒;徐暢;樊阿馨
• 申請（專利權）人: 北京理工大學重慶創新中心
• 主分類號: G01J3/02
• 分類號: G01J3/02;G01J3/28;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 重慶智慧之源知識產權代理事務所(普通合伙) 50234
• 代理人: 高彬

本發明提供一種液晶高光譜計算成像系統的三維數據重構方法，搭建了一個適用于液晶高光譜計算成像系統的卷積神經網絡，將計算成像系統獲取的壓縮觀測結果和系統響應共同作為網絡輸入，經過多個隱藏層，最終輸出重構后的高分辨率三維數據；其中，系統響應包括系統的空間響應和光譜響應，分別表示系統對入射場景的空間和光譜編碼作用。本發明在卷積神經網絡的框架下進行壓縮觀測數據的計算重構，同時考慮壓縮數據和系統響應，在訓練數據足夠多的情況下，該網絡可以適應不同的編碼模板和各種類型的計算光譜成像系統，快速準確地獲取重構后的三維數據。

技術領域

本發明涉及三維數據重構領域，尤其涉及液晶高光譜計算成像系統的三維數據重構方法。

背景技術

在發明專利ZL201610920079.9中，提供了一種三維編碼的液晶高光譜計算成像測量裝置與測量方法，該裝置能夠同時實現高光譜數據的空間和光譜維的壓縮編碼，在數據采集階段降低數據維度，避免數據冗余，提高信息利用率。該發明利用一個前置透鏡將目標場景的光線匯聚到系統中，液晶可調濾光器作為該系統的波段選擇與分光模塊，將入射光線中被選定波段的信息透過，其余波段濾除，經過液晶可調濾光器的出射光在空間編碼模塊進行空間編碼，編碼的信息通過一個準直透鏡在面陣探測器上混疊成像。液晶可調濾光器在該裝置中的作用是對光譜維進行調制編碼，包括波段選擇和分光。系統對入射場景的空間編碼是通過空間光調制器實現的。

在發明專利ZL201810752547.5中，提供一種基于液晶高光譜計算成像系統的三維數據重構方法。該方法將液晶高光譜計算成像系統中每個模塊的功能進行了數學建模，將系統成像過程用數學語言表述出來，利用數據的離散化表示，將液晶高光譜計算成像系統的數據獲取過程轉化為矩陣形式，結合壓縮感知原理，推導出了如何從系統獲取的少量數據中重構高分辨率三維數據，并給出了重構算法。但由于高光譜數據的數據量大，利用通用重構方法進行三維數據的重構需要花費大量的時間。

近年來，深度學習方法廣泛應用于圖像處理領域，有學者將深度學習的思想應用到了壓縮光譜成像系統的數據重構中。王立志等人針對編碼孔徑快照光譜成像系統，提出了一種基于卷積神經網絡的成像方法，該方法利用神經網絡的前向傳播機制對編碼模板進行優化，將壓縮觀測數據作為重構網絡的輸入，分別設計光譜重構和空間重構網絡，最終得到重構后的光譜數據。該方法的優勢在于能夠同時進行編碼優化和壓縮重構，不足之處在于改變編碼模板時需要重新訓練整個網絡，因此該網絡對不同的編碼模板和不同的壓縮成像系統不具有可遷移性。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種液晶高光譜計算成像系統的三維數據重構方法。搭建了一個適用于液晶高光譜計算成像系統的卷積神經網絡，將計算成像系統獲取的壓縮觀測結果和系統響應共同作為系統輸入，經過多個隱藏層，最終輸出重構后的高分辨率三維數據。其中，系統響應包括系統的空間響應和光譜響應，分別表示系統對入射場景的空間和光譜編碼作用。本發明在卷積神經網絡的框架下進行壓縮觀測數據的計算重構，同時考慮壓縮數據和系統響應，在訓練數據足夠多的情況下，該網絡可以適應不同的編碼模板和各種類型的計算光譜成像系統，快速準確地獲取重構后的三維數據。

為解決上述技術問題，本發明提供一種液晶高光譜計算成像系統的三維數據重構方法，包括：

步驟S1：獲取液晶高光譜計算成像系統的壓縮觀測結果；

步驟S2：獲取所述液晶高光譜計算成像系統的空間響應和光譜響應；

步驟S3：基于所述壓縮觀測結果、所述空間響應與所述光譜響應，生成卷積神經網絡的輸入層數據；

步驟S4：將所述輸入層數據輸入至所述卷積神經網絡中，輸出為與所述壓縮觀測結果對應的高分辨率三維數據，訓練所述卷積神經網絡直至達到預設精度；

步驟S5：按照所述步驟S1-S3，獲取待重構的輸入層數據，輸入到訓練好的卷積神經網絡中，輸出得到重構后的高分辨率三維數據。

可選的，所述步驟S1包括：