光譜數(shù)據(jù)除了目標豐富的二維空間信息之外,還包含著一維光譜信息,在生物醫(yī)學,微生物檢測,軍事勘察等領域中有著廣泛的運用。然而,隨著其光譜維度的增加,光譜圖像存在著大量信息,傳統(tǒng)的采樣方式不再適用于其信息的采集。另一方面,當成像目標自身光學吸收率較弱的情況下,圖像的對比度減小,不利于對目標各個譜段的分析�；�于部分相干光照明的多光譜圖像的壓縮感知框架在提高圖像對比度的同時又以遠低于奈奎斯特頻率的采樣頻率對光譜數(shù)據(jù)進行了采樣,解決了上述光譜成像所面臨的問題。本文以壓縮感知為基礎,字典學習方法為框架,結合部分相干光照明理論,對多光譜圖像的壓縮采樣及精確重構進行了研究。首先,介紹了壓縮感知的發(fā)展現(xiàn)狀以及信號的稀疏模型,把信號的稀疏表達運用到光譜成像中,分析了基于壓縮感知的光譜成像數(shù)學模型。其次,分析了部分相干光照明優(yōu)化原理,并提出了基于光源優(yōu)化的光譜圖像對比度提高方案。以阿貝成像模型為基礎,將有效光源分成為多個獨立的子光源,列出圖像強度數(shù)學模型。引入霍普金成像模型的光學傳輸交叉系數(shù),從圖像強度模型中分離出傳輸交叉系數(shù),并結合圖像的傳遞函數(shù)建立光源優(yōu)化的代價函數(shù)。利用粒子群優(yōu)化算法對代價函數(shù)進行優(yōu)化,...

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【學位級別】：碩士

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圖1.2基于壓縮感知理論的信號采集過程壓縮感知理論主要通過空間光調制器對待測量圖像進行壓縮，并從低維的壓縮數(shù)據(jù)中重構出原始數(shù)據(jù)。借鑒于壓縮感知理論模型，把其引入微觀物質的光譜成像技術當中。在壓縮感知測量模型的基礎上，利用光譜分離器件增加了光譜

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圖1.3RICE大學單像素相機圖像處理原理圖從CS理論提出以來，其在諸多領域中都獲得了廣泛的運用。例如，模式識別，人臉識別，光學，無線通信，生物醫(yī)學，雷達偵探等巨大的成果。特別在圖像處理方面，RICE大學的學者根據(jù)CS成

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12(b)理想點光源在光軸外圖2.1等效光源示意圖

圖2.3液晶光空間調制器

圖2.3液晶光空間調制器件igitalMicro-mirrorDevice,DMD），它同時擁有移動式機械掩模光

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