基于结构化压缩感知的高光谱成像方法研究

Hyperspectral images contain the fine spectrum information of the object because of the high spectral resolution, which is very important in the field of earth observation. However, traditional hyperspectral imaging methods have the problem of huge data, which restricts the application of hyperspectral images. This project will research spectral-spatial structure and effective hyperspectral imaging based on structured compressive sensing. The main contents include the following parts: 1) research the spectral-spatial sparsity and structure of hyperspectral images, construct structured dictionary for hyperspectral images; 2) analyze the actual optical characteristics of hyperspectral imaging system, research adaptive compressed measurement method and structured measurement matrix learning method for hardware implementation; 3) research the noise mechanism of hyperspectral imaging system, establish the model of hybrid noise, propose precise and robust reconstruction method using local low rank structure and nonlocal similarity structure of hyperspectral images. The project will improve the imaging efficiency, provide theory foundation for solving the problem of acquiring huge data for hyperspectral image, and support other new high dimensional imaging technology.

高光谱遥感图像具有光谱分辨率高、光谱连续和图谱合一的特点，能够提供地物的精细光谱信息，在对地观测的诸多领域具有重要应用价值。然而，传统高光谱成像方式存在数据量庞大的问题，严重制约高光谱图像的应用。为此，本项目将充分挖掘高光谱图像的空谱结构特性，研究基于结构化压缩感知的高光谱图像高效获取方法，具体包括：1) 研究高光谱图像的空谱稀疏性和结构特性，构造高光谱图像的空谱联合结构化字典；2) 分析高光谱成像系统的实际光学特性，研究便于硬件实现的结构化测量矩阵构造方法和自适应压缩测量方法；3) 分析高光谱成像系统噪声产生原因，建立混合噪声模型，结合高光谱图像局部低秩结构和非局部相似结构，提出对混合噪声鲁棒的精确重构方法。本项目的实施将提高高光谱成像效率，为解决高光谱图像海量数据高效获取问题提供理论依据，为新型高维成像技术提供有力支持。

高光谱图像数据量大，光谱分辨率和空间分辨率相互制约，限制了高光谱图像的应用。本项目深入研究了高光谱图像的空谱特性，减少图像压缩测量数，提高图像重构质量。内容包括：1）分析了高光谱图像的空谱稀疏性，空间非局部相似性和低秩特点，研究了图像压缩测量和重构，高光谱图像混合噪声去除；2）分析了高光谱图像的空谱特性，构建了针对高光谱图像超分辨率重构的分组多级特征融合三维网络，基于高光谱图像相邻波段间相似性高的特点，提出了光谱梯度损失函数，进一步提升了重构图像的光谱保真度；3）研究了通过融合的方式提高光谱图像的质量，结合超分和多级细节注入，提出了两阶段光谱图像融合方法，以及多尺度动态卷积神经网络的融合方法，提高了光谱图像重构质量；4）针对肾脏损伤检测，构建了基于CT图像的多交并比阈值级联RCNN网络，提高了检测精度。本项目成果为提高光谱图像质量提供了一种有效手段。