本发明公开了一种压缩编码与轴向衍射联合调制的光谱成像装置及设计方法。成像装置包括沿光路方向依次设置前置光学系统、联合优化的编码掩膜、衍射透镜和面阵探测器。目标物体光线由前置光学系统汇聚通过编码掩膜的振幅调制后到达衍射透镜,衍射透镜将对入射光进行轴向色散,探测器接收到的是一个二维混叠图像,经基于深度学习的重构算法处理后得到待复原场景的空间光谱图像数据。本发明提供的光谱成像装置设计方法,采用深度学习网络优化光学元件和重建光谱图像,有效提高了光谱图像重构效率和质量;提供的光谱成像装置结构紧凑,一次曝光即可获得目标的多光谱图像,实时性强,适用于动态或瞬态目标场景。

本发明针对现有技术存在的不足，提供一种在单个积分周期内获得多个波段光谱图像的快照式多光谱成像装置及其设计方法，有效提高光谱图像重构效率和质量，且在高效获得多光谱图像的同时装置的结构更简单紧凑。实现本发明目的的技术的技术方案是提供一种压缩编码与轴向衍射联合调制的光谱成像装置的设计方法，包括如下步骤：1.建立光谱成像装置的光学系统模型和光谱图像重构模型；所述的光学系统模型为共光轴结构，沿光路方向依次包括前置中继物镜、编码掩膜、衍射透镜及面阵传感器；前置光学系统的后焦面与衍射透镜的前焦面重合，编码掩膜置于它们的重合焦面处；面阵探测器位于衍射透镜的后焦面处，接收的调制图像输入光谱图像重构模型；所述编码掩膜采用低秩矩阵分解方法构建，将分辨率为N×N的编码孔径分解为两个秩为n的N维子矩阵，编码掩膜为2个秩为n的N维子矩阵相乘，n为N/120～N/80的整数；所述衍射透镜的面型高度采用一维旋转对称方法构建，按半径长度的径向高度绕其一端旋转一周得到；

本发明涉及光谱成像技术领域，具体涉及一种压缩编码与轴向衍射联合调制的快照式多光谱成像装置及其设计方法。

背景技术

目前，多光谱成像已被应用于各个领域，例如生物医学检查、材料分类、军事目标识别和遗产保护等。从单次成像速度分类，现有的光谱成像方式主要有非快照式和快照式。相比于非快照式方法，快照式光谱成像的优点在于其可以在单个积分周期内获得目标的光谱数据，并且该方式结构简单，无需任何外置机械组件。缺点是传统快照式光谱相机往往体积庞大并且光谱重构算法复杂。

以一种经典的编码孔径快照式光谱成像相机(CodedAperture SnapshotSpectral Imager,CASSI)为例，其结构包含色散光学元件(棱镜或衍射光栅)、编码孔径掩膜、一系列中继透镜和物镜等成像透镜。工作时，色散光学元件通过中继透镜与编码孔径耦合，以对光谱或空间光谱特征进行编码调制，之后再处理压缩后的数据进行光谱重建。然而，由于该方法需要使用多个光学元件进行准直和色散光，因此装置结构复杂，在诸多应用领域受到限制。

另一方面，CASSI系统是基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论重建图像的。CASSI系统将三维光谱数据压缩为二维图像，再通过算法将二维数据重建为三维张量，这是一个严重欠定的问题，因此要想快速精确地恢复光谱数据，对光谱重构算法有着较高的要求。传统的光谱重构算法处理效率低下，无论是经典的总变差(Total Variation,TV)还是以两步迭代阈值收缩算法(Two-Step Iterative Shrinkage Thresholding,TwIST)为代表的凸优化类算法，都无法在保证成像质量的前提下缩短运算时间，迭代收敛过程极为耗时，这严重限制了压缩成像系统的实用化。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，提供一种在单个积分周期内获得多个波段光谱图像的快照式多光谱成像装置及其设计方法，有效提高光谱图像重构效率和质量，且在高效获得多光谱图像的同时装置的结构更简单紧凑。

发明人：马锁冬 沈贤蒙 王俊学 苏州大学坐落于素有“人间天堂”之称的历史文化名城苏州，是国家“211工程”“2011计划”首批入列高校，是教育部与江苏省人民政府共建“双一流”建设高校、国家航天局共建高校，是江苏省属重点综合性大学。苏州大学前身是Soochow University（东吴大学，1900年创办），开现代高等教育之先河，融中西文化之菁华，是中国最早以现代大学学科体系举办的大学。在中国高等教育史上，东吴大学是最早开展研究生教育并授予硕士学位、最先开展法学（英美法）专业教育，也是第一家创办学报的大学。1952年中国大陆院系调整，由东吴大学之文理学院、苏南文化教育学院、江南大学之数理系合并组建苏南师范学院，同年更名为江苏师范学院。1982年，学校更复名苏州大学（Soochow University）。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.采用优化的编码孔径和单个衍射元件代替传统装置中棱镜组实现成像和色散，使装置轻量化与小型化，一次曝光即可获得目标的多光谱图像，适用于动态或瞬态目标场景。

2.分别通过低秩矩阵分解和一维旋转的方法设计编码孔径和衍射透镜，在保证对目标场景进行有效调制的前提下大大降低了优化所需的计算量，同时使用深度学习网络优化光学元件和重建光谱图像，相比于传统算法提高了光谱图像重构效率和质量。

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