本文關(guān)鍵詞：基于全色的計(jì)算光譜成像及其并行重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：光譜圖像空間位置的光譜維信息對于表明場景中被觀測物體的組成及結(jié)構(gòu)有重大意義。促使光譜成像技術(shù)在地理遙感,大氣環(huán)境監(jiān)測,軍事目標(biāo)偵察、監(jiān)視,氣象觀測,災(zāi)害預(yù)防等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。然而物體的光譜信息不是固定不變,而是由于多種因素的影響在不斷發(fā)生變化的,因此要獲取動態(tài)變化的光譜信息,就必須快速獲取光譜圖像,形成光譜視頻。光譜視頻包含了客觀世界的空間、光譜、時間多維信息,可以完成光譜圖像難以勝任的任務(wù)。基于壓縮感知理論,杜克大學(xué)提出了新型計(jì)算光譜成像技術(shù),即編碼孔徑快照光譜成像(CASSI)。CASSI系統(tǒng)整個成像過程包括兩個階段,首先,通過構(gòu)造合適的混疊編碼模板來對光譜圖像進(jìn)行特定的編碼觀測,然后利用光譜圖像的先驗(yàn)信息,通過優(yōu)化方法完成光譜圖像的高分辨重構(gòu)。目前,CASSI的觀測過程仍有許多缺陷,如空間維或譜間維的信息丟失、采樣率過低等,對反演階段的優(yōu)化重構(gòu)非常不利。在此基礎(chǔ)上,許多學(xué)者提出了一系列的解決方案,如編碼模板設(shè)計(jì)、多次曝光以及互補(bǔ)雙通道光譜成像等,上述方案都取得了不錯的效果,但仍有許多改進(jìn)空間。本文將全色成像與混疊采樣光譜成像相結(jié)合,提出了一種新型的基于灰度全色成像和彩色成像的混疊采樣光譜視頻成像系統(tǒng),并建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,其全色通道不僅可以增加采樣的觀測量,還可將全色成像用于光譜圖像(視頻)的重構(gòu),為其提供空間維先驗(yàn)信息。通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文提出的觀測系統(tǒng)能采集更多的數(shù)據(jù),同時獲取光譜場景的邊緣、紋理信息,能得到更精確的重構(gòu)結(jié)果,邊緣、紋理信息更清晰,重構(gòu)圖像的信噪比也明顯優(yōu)于其它方案。CASSI的反演重構(gòu)過程同樣存在很大的問題,其中最明顯的是重構(gòu)效率低,速度慢。針對這一問題研究者一直致力于設(shè)計(jì)時間復(fù)雜度更低的反演重構(gòu)算法,但往往是以犧牲重構(gòu)質(zhì)量為代價(jià)。鑒于此,本文實(shí)現(xiàn)了一種基于GPU的混疊采樣光譜視頻快速重構(gòu)方法,以減少光譜視頻重構(gòu)過程中的時間代價(jià),提高重構(gòu)效率。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本文實(shí)施的基于GPU的重構(gòu)算法可以在保證重構(gòu)質(zhì)量不受影響的前提下取得很好的加速效果,重構(gòu)時間大大減小,其中針對300x300的視頻,加速比為50多倍;針對600x600的視頻,加速比可達(dá)130倍左右;針對1200x1200的視頻,加速比更是高達(dá)140多倍,距離光譜視頻的實(shí)時性獲取更近一步。
【關(guān)鍵詞】：光譜成像 壓縮感知 全色成像 雙通道 GPU TwIST
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號對照表11-12
• 縮略語對照表12-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 選題意義與研究背景15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 單像素相機(jī)17-18
• 1.2.2 編碼曝光視頻成像18-19
• 1.2.3 混疊采樣計(jì)算光譜成像19
• 1.3 論文的研究內(nèi)容與貢獻(xiàn)19-21
• 第二章 混疊采樣計(jì)算光譜成像系統(tǒng)21-31
• 2.1 引言21-22
• 2.2 CASSI觀測系統(tǒng)22-27
• 2.2.1 單色散CASSI觀測系統(tǒng)22-23
• 2.2.2 雙色散CASSI觀測系統(tǒng)23-24
• 2.2.3 互補(bǔ)雙通道CASSI觀測系統(tǒng)24-26
• 2.2.4 多次曝光CASSI觀測系統(tǒng)26
• 2.2.5 彩色編碼CASSI觀測系統(tǒng)26-27
• 2.2.6 CASSI觀測系統(tǒng)編碼模板設(shè)計(jì)27
• 2.3 CASSI系統(tǒng)重建方法27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-31
• 第三章 基于全色成像的混疊采樣計(jì)算光譜成像系統(tǒng)31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 單色散CASSI系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型31-35
• 3.3 基于灰度全色成像的單色散CASSI系統(tǒng)35-37
• 3.4 基于彩色成像的單色散CASSI系統(tǒng)37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 CASSI系統(tǒng)的重構(gòu)方法41-57
• 4.1 引言41
• 4.2 CASSI系統(tǒng)的重構(gòu)方法41-46
• 4.2.1 兩步迭代收縮閾值重構(gòu)法42-44
• 4.2.2 基于結(jié)構(gòu)聚類的稀疏表示重構(gòu)法44-46
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析46-55
• 4.4 本章小結(jié)55-57
• 第五章 基于GPU的混疊采樣計(jì)算光譜重構(gòu)方法57-77
• 5.1 引言57
• 5.2 GPU加速技術(shù)方案57-59
• 5.3 混疊采樣計(jì)算光譜重構(gòu)TV-TwIST算法的GPU實(shí)現(xiàn)59-64
• 5.3.1 目標(biāo)函數(shù)并行實(shí)現(xiàn)60-61
• 5.3.2 殘差修正并行實(shí)現(xiàn)61-63
• 5.3.3 TV去噪并行實(shí)現(xiàn)63-64
• 5.3.4 兩步迭代更新并行實(shí)現(xiàn)64
• 5.4 并行算法優(yōu)化策略64-68
• 5.4.1 數(shù)據(jù)獨(dú)立性分析64-66
• 5.4.2 分塊處理方案66-68
• 5.5 并行加速實(shí)驗(yàn)結(jié)果68-74
• 5.5.1 針對光譜圖像的仿真實(shí)驗(yàn)68-71
• 5.5.2 針對光譜視頻的真實(shí)實(shí)驗(yàn)71-74
• 5.6 本章小結(jié)74-77
• 第六章 總結(jié)和展望77-79
• 參考文獻(xiàn)79-83
• 致謝83-85
• 作者簡介85-87

【相似文獻(xiàn)】

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