快照式成像光谱技术基础理论与关键技术研究

The snapshot imaging spectrometer (SIS) can acquire the two dimensional spatial information and one dimensional spectral information of the targets by a single exposure. The SIS requires less stability of the platform than the scanning imaging spectrometer does. Therefore, the SIS can be implemented for detecting and the spatial-spectral datacube (SSD) of the time-variable targets. However, the low resolution of the SSD is one of main limitations which obstruct the development and application of the SIS. In this research, we will analyze the image-spectrum coupling principle of SIS based on wave-optics and the information transformation of targets’ SSD through the optical imaging system. The fundamental theory-framework will be established by modeling the modulation and mapping of the information in the system of a SIS. The multiplexing model of image and spectrum will be studied along with unmixing algorithms. Then, the methodology for correction and high resolution restoration of the SSD will be proposed. Based on the target cognitive ability of the SIS, the criteria will be presented to evaluate the data quality and the system performance. The data degradation caused by various system errors will be studied. Consequently, methods for correcting errors, optimizing design and restoring high quality results will be achieved. Furthermore, image fusion algorithm and compressive sensing theory will be studied for supper-resolution of SSD. Finally, experiments based on classic SIS design will be performed to evaluate the feasibility of the proposed theories and techniques.

快照式成像光谱技术单次曝光同时获得目标二维空间和一维光谱辐射信息，相比于扫描式成像光谱技术，降低了对承载平台平稳性的依赖，拓展了对时变目标图谱特征的探测能力，但是图谱分辨率低的缺点限制了其目标认知能力，成为其发展进步和推广应用的技术瓶颈。本项目基于光波衍射理论，研究光学成像与光谱分光耦合机制，建立目标图谱在光学系统中信息传递、调制映射的机理模型，搭建基础理论体系；研究空间光谱混叠机理及其解混方法，提出探测数据校正和高分辨率数据立方体重构方法；面向目标认知效能，构造数据质量评价函数评估系统信息获取能力；研究各类成像误差导致数据质量退化机理，在误差抑制与校正、技术方案改进以及高精度数据立方体复原等方面取得关键技术突破；研究基于数据融合与压缩感知理论的数据立方体超分辨方法，进一步提升图谱分辨率；最后通过构建典型快照式成像光谱技术试验，演示验证本项目理论成果和技术方法的有效性和可行性。

快照式成像光谱技术单次曝光就可以获取景物目标的几何影像和光谱辐射，不但可以完成目标探测识别的功能，而且降低了传统扫描式成像光谱技术对承载平台运动平稳性要求，同时拓展了对时变目标图谱特征的探测能力，在活性生物观测、医学动态诊断、食品生产监测、危险物质泄露预警以及动态目标监测等领域具有宽广应用前景。本项目针对快照式成像光谱技术分辨率低的问题，提出在快照式成像光谱数据获取机理建模、基于图谱调制方法的光谱混叠与解混、光谱成像数据降质与复原重构、图谱数据超分辨等方面开展基础理论和关键技术的深入研究，推动该项技术的实用化发展。 .本项目面向快照式成像光谱技术研究热点，完成了IMSS、LFSIS、CASSI和SLSIS的成像机理理论研究，分别建立了各系统辐射传输响应特性函数的理论模型。建立了成像辐射传输与分光元件特性耦合的系统光谱响应函数模型，构建了基于光谱响应矩阵的系统图谱数据混叠模型，并提出了有效的响应矩阵定标方法和光谱解混算法，完成了高精度数据立方体重构。搭建了LFSIS、IMSS、CASSI和SLSIS成像光谱系统实验装置，完成了理论研究成果的验证，在开展误差影响分析的基础上，完成了图谱数据退化机理和误差建模研究，提出了行之有效的数据修复方法，改进了系统设计方案，完成了系统研制和成像实验。立足于影像数据与光谱数据之间的互补信息，提出并构建了联合神经网络数据处理算法，结合实验图像迁移学习解决了网络训练数据严重不足的问题，实验结果表明重构光谱图像的空间分辨率可以提升一倍以上。.本项目在理论研究方面取得了快照式成像光谱系统精确建模、辐射传输空变特性建模、基于光谱响应矩阵的数据混叠建模、误差影响分析与图谱数据退化机理等多项创新成果。在图谱数据解混、误差修正与数据修复、系统响应矩阵定标、图谱数据超分辨以及成像光谱仪技术方案改进等关键技术方面取得了突破性进展。本项目研究工作对于促进快照式成像光谱技术在相关领域的发展进步和推广应用具有重要意义。