Probability of correct reconstruction in compressive spectral imaging

Probabilidad de reconstrucción exitosa en el sensado compreso de imágenes espectrales

El sistema de adquisición de imágenes espectrales de única captura basado en apertura codificada (CASSI), capta información tridimensional (3D) espacio-espectral de una escena, usando un conjunto de medidas bidimensionales (2D) proyectadas en un FPA (Focal Plane Array). Para recuperar el cubo de datos a partir de las proyecciones en el FPA, se usa un algoritmo de reconstrucción basado en la teoría de muestreo compresivo. En CASSI la calidad de la reconstrucción de imágenes espectrales depende exclusivamente de la matriz de sensado, que es determinada por la estructura estadística del código de apertura. La propiedad restringida isométrica (RIP) de la matriz de sensado CASSI es usada para determinar la probabilidad de una correcta reconstrucción de la imagen. Este artículo describe la arquitectura óptima CASSI y desarrolla la RIP para las matrices de muestreo, para la captura de la información del cubo de datos. En efecto, la RIP provee la guía para determinar el mínimo número de capturas FPA necesarias para la reconstrucción de una imagen. Más adelante, la RIP es usada para encontrar la estructura óptima de las proyecciones de los códigos de apertura de CASSI. Las simulaciones muestran alta calidad de la reconstrucción obtenida de las imágenes espectrales cuando se satisface la condición impuesta por la RIP. También muestran el más alto rendimiento obtenido de las estructuras óptimas de las proyecciones CASSI.

Introducción

La espectroscopia de imágenes requiere la detección de una gran cantidad de información espacial a través de una multitud de longitudes de onda. Las señales detectadas se denominan imágenes multiespectrales o hiperespectrales. Las técnicas tradicionales de detección de espectroscopia de imágenes escanean zonas adyacentes de la escena espectral subyacente y fusionan los resultados para construir un cubo de datos espectral tridimensional (3D).