摘要
信息技术和光电技术进步，驱动着压缩感知成像体制和探测器技术的发展，使其在诸多领域得到广泛关注与深入应用。这些都依赖于对光信号即全光函数f(x，y，z，θ，λ，P)在不同维度投影的测量与解析。(x，y，z)代表着三维空间的测量，(x，y，z)代表着光谱数据立方体的测量，(x，y，P)代表着偏振的测量，(x，y，θ，φ)代表着光场的测量。其中，这些维度的成像分辨率、成像速率和成像质量一直是成像领域关注的焦点。新体制成像技术的拓展与应用也带动着目标各维度分辨率需求日益提高和计算规模的激增，致使实际系统采集到的数据量变得愈发巨大，给探测器能力、传输带宽、计算资源、缓存资源等提出了巨大挑战。 压缩感知成像有别于传统成像方式，通过将前端光学成像部件和后端数据重建处理统一安排以实现各方面性能的突破。本文分别对x，y空域维度的快速压缩感知成像和x，y，λ图谱维度单次曝光快速光谱立方体探测进行了相关理论研究和实践，以实现高速压缩感知成像和光谱立方体快速获取。在空域维度，压缩成像采用空间光调制器对光信号调制的间接测量方式，达到了降低采样量和探测器成本、提高传输效率和测量效率的效果。在此基础上，本文采用算法分制法和并行策略对压缩感知成像拓展进行了研究和实践，提出了合并分块压缩感知重建方法、基于GPU加速的分块并行压缩感知方法。在图谱维度，本文将压缩感知理论应用于计算层析成像光谱测量和重建过程，实现无需扫描的多谱段图像并行测量，达到单次曝光成像光谱效果。 本论文在对相关技术理论研究的基础上，主要进行了以下内容研究: (1)本文在研究压缩感知成像理论和单像素相机架构基础上，引入算法分制思想(DivideandConquer)和并行策略，建立了信号分块并行压缩感知模型和对角化测量矩阵，构建了分块压缩感知成像系统和焦平面探测器并行压缩感知成像光路，提出了合并分块压缩感知重建算法(combinedMulti-BlocksCompressedSensing)，实现了从低分辨图像并行采集到高分辨图像快速重建，经仿真实验充分验证后通过光路实验搭建进一步验证了方法的正确性和有效性。 (2)本文在研究并行高性能的通用计算GPU体系架构的基础上，提出了基于GPU加速的合并分块压缩感知快速重建方法，构建焦平面阵列探测器并行压缩感知图像高速采集、基于GPU加速的压缩感知图像快速重建和高分辨图像实时显示的流水线方案，实现了并行压缩感知图像的实时获取，并通过了图像数据的仿真重建和实验光路数据采集的性能验证。 (3)研究了成像光谱技术，在深入研究快照式计算层次成像光谱技术的基础上，本文将压缩感知理论应用于计算层析成像光谱，构建了基于压缩感知的单次曝光计算层析成像模型;根据目标光谱特性，选择梯度稀疏域作为稀疏基进行重建成像光谱信息，压缩感知的亚采样优势可以改善层析光谱成像中“失锥”问题;使用实验标定生成精准的测量矩阵生成方法，并提出了并行标定方法，该方法可大大提高标定效率。在理论分析和仿真实验基础上，本文完成了基于压缩感知层析成像光谱原理验证实验系统的搭建，此系统主要由成像系统，DMD系统，二次成像系统，二维光栅和采集系统等几部分组成;借助反射型空间光调制器DMD和二次成像系统，实验实现了对测量矩阵的精准标定，实验中采用并行标定方法大幅降低了12个波段128×128像素光谱立方体标定时间开销;最终通过实验数据证明，基于压缩感知的单次曝光计算层析成像光谱能在单次曝光水平上有效提高成像光谱信息信噪比和重建速度，即提供了快照式的光谱快速测量手段和一种算法角度计算层析成像光谱重建性能提升的方案。
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