JP6415685B2 - ランダム格子に基づいた圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム - Google Patents

Description

本発明は圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムに関し、特にランダムグレーティングに基づく圧縮検知センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムに関する。

広帯域ハイパースペクトルイメージングは１つの物に対して二次元空間画像情報と一次元空間画像情報を同時に取得するプロセスであり、三次元画像のデータを採取するプロセスでもある。そのデータ形式は図１に示す通りである。現在の検出器の二次元性のために、従来の広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムは三次元スペクトル画像データを得る際に走査時間を必要とする。広帯域ハイパースペクトルイメージングは、紫外線スペクトルから心遠遠赤外線領域まで広い領域を包含し、したがって、多数のバンド及び巨大なデータを含む。高空間分解能と高スペクトル分解能を得た上で、検出ユニットの数と走査時間をどのように減少させるかは、スペクトルメージングにおける緊急の課題である。

圧縮センシング理論は斬新な信号収集及び符号化―複号化理論であり、信号収集段階でデータを圧縮し、データ収集量を削減し、広帯域ハイパースペクト撮像技術においてデータ検出量の低減に対する優れた解決策を提供する。その基本原理は、検出される信号Ｘの長さがＮであると仮設し、直行基底Ψ＝［Ψ_１Ψ_２・・・Ψ_Ｎ］に存在し、Ｘが直行基底上に広がるようにする。すなわち、Ｘ＝ΨＸ’であり、Ｘ’を満たして数少ない非ゼロ要素になるか、又は要素の大部分が残りと比較して相対的に小さいことを意味する。言い換えれば、信号Ｘは直交基底の下で疎又は圧縮可能である。このような条件の下では、Φと相関のない測定行列を採用してＸの投影測定を行い、長さＭのペクトルＹを得る。すなわち、Ｙ＝ΦΨＸ’である。

非線形最適化問題を解くことによって、

Ｍ＜＜Ｎの条件下でＸを再構成する可能性が高い。ここで、Ｍは収集されるデータ点の数であり、Ｎは回復されるデータ点の数である。

見た通り、この理論の採用はデータ収集量を大幅に減少させる結果となる。従来の信号収集プレセルとは対照的に、前記理論に基づく信号収集プロセスは二つのステップからなる。第一ステップは、シグナル発見ベースと相関のない測定ベースを介しシグナルの投影測定を行うことである。第二のステップは、非線形最適化アルゴリズムによって信号を再構成することである。圧縮センシングの理論によれば、信号Ｘ上の圧縮収集の条件は、ある表現ベースΨではＸが疎であり、測定マトリックスΦは表現マトリックスΨと相関しないということである。隣接するスペクトル帯域の間の画像メッセージの高い冗長性を有するある直交基底（例えば、ウェーブレット変換基底）の下で拡張された場合、自然のオブジェクトの大部分の画像メッセージは疎であり、したがって三次元スペクトル画像メッセージの圧縮は実現可能。さらに、ガウスランダム測定行列は、任意の直交ベースと無相関であり、有能な測定行列を構成する。これらは、広帯域ハイパースペクトルイメージングに圧縮センシングを適用するための理論的基礎を築くのに役立つ。

この圧縮感知理論に基づいて、米国のライス大学のＢａｒａｎｉｕｋグループは、「圧縮感知単一画素カメラ」によって画像化を実現した。このカメラは、複数の測定に対して１つの単一ピクセル検出器のみを使用して、対象物に対し二次元イメージングを実現する。ＤＭＤ（デジタル・マイクロ・デバイス）の助けを借りて、光は特定の空間位置を透過し、他の場所では失われ、検出された物体の空間画像上の空間ランダム振幅変調によって、二次元非相関ランダム測定ベースの下に対象物を包含する空間的画像メッセージが実現され、投影測定結果が単一ピクセル検出器を介して記録され、最後に画像が非線形最適化アルゴリズムによって再構成される。単一画素のカメラと、線形アレイ検出器を備えた格子又はレンズからなる従来の分光計システムとを組み合わせることにより、スペクトルイメージングが実現される。透過スペクトルセクション及び窓材料のサイズによる制約のために、圧縮イメージングは、中遠赤外線イメージングドメインに適用するのが困難である。さらに、イメージングシステムは振幅変調に基づいており、光エネルギーの半分が失われているため、光エネルギー効率は低い。

米国デューク大学のＢｒａｄｙグループは、スペクトルイメージングと圧縮センシングとを組み合わせて、振幅マスクに基づいた擬似一重露光圧縮スペクトルイメージングを実現させた。物体は最初に第１の結像面上に結像され、その結像面に二次元振幅マスクが置かれることによって、物体の像の振幅を変調させ、変調像はビーム分割プリズムを介して第２の結像面上に結像され、マトリクス検出器を介して第２の結像面を測定する。前記イメージング・スペクトル装置は、スペクトルのみにおいて全体投影測定を行い、圧縮採集が実現できた。空間次元において、全体投影測定が行われていないため、空間次元に圧縮採集が実現されない。さらに、このシステムは、振マスクを移動させることによって高い空間分解能を実現し、また、この振幅調整によって、光エネルギーの利用が低くなる。

中国科学技術研究院上海研究所の韓申生グループは、ランダム波面位相変調器に基づいた圧縮スペクトルイメージングシステムを提案した。このシステムは、ランダム波面位相変調器を用いて光波面上でランダム波面位相変調を行い、二次元空間画像情報と一次元スペクトル情報を包含するデータ全体が無相関するランダム測定基底で投影測定を行い、三次元空間画像データ圧縮採集を実現した。しかし、異なるスペクトルにおいて、ランダム波面位相調整器の調整効果が異なるとともに、光電検出器がスペクトルの範囲と動態の範囲を応答することが制限されるため、このシステムは、高空間分解能及び高スペクトル分解能を有する広帯域ハイパースペクトル画像化を実現することができない。また、二次元空間画像情報とスペクトル次元との相関性を利用していないため、スペクトル次元のデータ圧縮を実現できなかった。

本発明の目的は、ランダム格子に基づいた圧縮検出ハイパースペクトルイメージングシステムを提案することによって、１回の露光で高空間スペクトル分解能と広帯域の分解能に置く紫外線スペクトルから中遠赤外線までのハイパースペクト画像情報を得ることを実現し、検出スピードと感度を向上させるとともに、検出ユニットの数を減らすことができる。

本発明の技術的解決策は以下の通りである。

ランダムグレーティングに基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムは、フロントイメージングシステムと、光スプリットシステム二つ以上のブランチとコンピュータとを備え、各ブランチは、射出瞳変換システム、ランダム格子、及び光検出器システムからなる。入射光束に沿って、前方結像光学系と光学分割係とが順次配置され、光学分割システムは、広帯域光ビームを、連続スペクトルを有する二つ以上の分割スペクトル光ビームブランチに分割する。各ブランチに沿って、射出瞳変換システムと、ランダム格子と、光検出器システムとが順次に配置されている。各光検出器システムはコンピュータと接続され、各ブランチの射出瞳変換システムは、フロントイメージングシステムがそのブランチにおける撮像面に配置され、ブランチの各ランダム格子はフロントイメージングシステムの射出瞳は射出瞳変換システムを経過した撮像面も配置され、各ブランチの光検出器システムはブランチのランダムグレーディングの後ろに配置される。

フロントイメージングシステムは、望遠鏡システム、カメラシステム、又は顕微鏡システムである。

光学分割システムは、二色性フィルタ又は帯域通過フィルタである。

各ブランチの射出瞳変換系は結像レンズ群である。

各ブランチの光検出器システムは、増幅イメージングシステムと光検出器とで構成され、各ブランチの光検出器は、ブランチの増幅イメージングシステムの撮像面に配置される。

光検出器は、ランダムに分布した検出ユニットのＣＣＤアレイである。

それぞれ異なるスペクトルのブランチにおいて、異なるパラメータを有するランダム格子の構成要素とそれに相応する光検出器が選択される。

二色性フィルタ又はバンドパスフィルタは、紫外から中遠赤外までの広帯域光学フィールドを、スペクトル次元上において連続スペクトルを有する複数の分割光ビームに分割する。ランダム格子は、光場上のランダム波面位相を変調することによって、検出平面上にランダム光強度分布を生成すると、一方ではスペクトル次元上で波長分散を実現する。システムの測定行列の特定の列は、対象平面の特定の位置に特定の中心波長を有する狭帯域点光源から形成されたスペックル場に対応する。ランダム格子のランダム分布のために、測定行列はランダム行列である。物体平面上の異なる位置又は異なる中心波長を有する異なる狭帯域点光源から形成されるスペックル場は無相関であり、それに対応して、測定行列の異なる列は無相関である。したがって、システムの測定システムは、圧縮センシングの条件を満たす。データ収集の観点から、システムは２つのステップでデータ収集を達成する。

ステップ１は、測定される対象物の二次元空間画像情報と一次元スペクトル情報に対し、無相関のランダム測定ベースにおいて投影測定を行い、投影測定の結果を光検出器で記録し、システムの較正行列を得る。

ステップ２は、隣接スペクトル間の相関を利用し、線形又は非線形最適化アルゴリズムを使用して、測定された信号から検出された物体の三次元スペクトル画像情報を再構成する。

本発明の典型的なシステムは、フロントイメージングシステム、２つ以上の二色性フィルタ、各ブランチの射出瞳変換システム、各ブランチのランダムグレーティング、各ブランチの増幅イメージングシステム、ブランチのそれぞれの光検出器、及びコンピュータを含む。

フロントイメージングシステムは、各ブランチの第１のイメージング平面に対象物をイメージングするために使用される。

１つ以上の二色性フィルタが、広帯域スペクトルを連続スペクトルを有する複数の分割光ビームに分割するために使用される。各ブランチは、イメージングシステムの空間分解能、スペクトル分解能、及び検出感度を改善するために、適切なランダム格子及び適切な光検出器を採用する。さらに、光学分割システムは、複数のスペクトルに置いてより高いシステム信号対雑音比を獲得し、それによりスペクトル画像品質を改善する。

各ブランチの射出瞳変換システムは、フロント撮像システムの射出瞳をブランチのランダム・グレーティングに結像するために使用され、その結果、様々な入射方向からの光学フィールドをブランチのランダム・グレーティングの中心を通過させ、撮像範囲の拡大を実現する。

各ブランチのランダム格子は、物体から発したブランチの伝搬スペクトルの光場にランダムな波面位相変調及び波長分散を行い、その結果、物体のあるスポットから発したブランチの伝播スペクトルの光場を、ランダム格子の後ろの空間に割と高いコントラストのスペックル場を形成する。物体の光学フィールドは空間的にインコヒーレントであるので、検出平面全体の光強度分布は、物体平面上の様々なスポットから発した光から形成されたスペックルフィールドの強度の重ね合わせである。異なるスペクトルに割り当てられるため、異なるパラメータのランダム格子素子が選択される。例えば、可視光又は近赤外スペクトルのランダム格子デバイスには、うねりが少なく、顆粒が大きい曇りガラスが適しています。中遠赤外スペクトルでは、うねりが大きく、小さな粒状の曇りガラスがランダム格子デバイスに適しています。その間に、様々なスペクトルに対して高い透過率を有する適切な材料がランダム格子デバイスとして選択される。

各ブランチの増幅イメージング・システムは、ブランチのランダム・グレーティングからブランチの光検出器への特定の距離を有する位置からスペックル・フィールドを通過し、撮像されたスペックル・フィールドを測定する。

本発明の技術的効果は以下の通りである。

１．本発明は、ランダム格子に基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムを提案する。本発明は、ランダム格子に基づいて位相変調を行い、圧縮収集を実現するための物体の三次元スペクトル画像データ（二次元空間画像情報及び一次元スペクトル情報）に対して、無相関ランダム測定基底による投影測定を行い三次元のスペクトルデータを圧縮収集実現する。システムは、変調段階で光エネルギーを失わず、振幅変調に基づく圧縮イメージングシステムと比較して、よりエネルギー効率が良い。ランダム空間位相変調に基づく圧縮イメージングシステムと比較して、システムは、スペクトルのイメージデータのさらなる圧縮収集を実現し、したがってデータ収集量次元上及び検出器のピクセル数及び測定時間をさらに低減する。さらに、光路上のランダム格子の波長分散効果は、システムのスペクトル分解能をさらに増加させる。

２．システムによって採用される射出瞳変換システムは、システムの撮像範囲を大幅に拡大する。各ブランチの射出瞳変換システムは、フロントイメージングシステムの射出瞳をブランチのランダムグレーティングに結像させるので、様々な入射方向からの光学フィールドが全てランダムグレーティングの中心を通過するので、検出画素数を増加させることなく、撮像の範囲が拡大された。

３．システムは、１回の測定で広帯域のスペクトル画像情報を取得するため、検出時間が大幅に短縮され、空間分解能とスペクトル分解能が大幅に向上します。光分割システムは、ランダム格子及び光検出器が各ブランチ上のスペクトルイメージングを最適化することを可能にし、システムの検出感度、空間解像度及びスペクトル分解能を改善し、したがって広帯域ハイパースペクトル画像化を実現する。

スペクトルイメージングによって取得されたデータのフォーマットを示す。ここで、図の各立方体はデータ点を表す。（ｘ、ｙ）は空間位置を表し、λは波長を表す。 本発明のランダム格子に基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムの実施例１の構造図である。ここで、参照符号は以下の通りである。１ 前面撮像システム、２ 二色フィルタ、３ 射出瞳変換システム、４ ランダム格子、５ 光検出器、６ コンピュータ、７ 射出瞳変換システム、８ ランダム格子、９ 光検出器、（丸数字１） 第１撮像面、（丸数字２） 第１撮像面、（丸数字３） 第１撮像面、（丸数字４） 初期検出面、（丸数字５） 第１撮像面、（丸数字６） 初期検出面。 本発明のランダム格子に基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムの実施例２の構造図である。ここで、参照符号は以下の通りである。１ 前面撮像システム、２ 二色フィルタ、３ 射出瞳変換システム、４ ランダム格子、５ 光検出器、６ コンピュータ、７ 射出瞳変換システム、８ ランダム格子、９ 光検出器、１０ 増幅イメージングシステム、１１ 増幅イメージングシステム、１２ 二色フィルタ、１３ 射出瞳変換システム、１４ ランダムグレーティング、１５ 増幅イメージングシステム、１６ 光検出器、（丸数字１） 第１撮像面、（丸数字２） フロントイメージング射出瞳、（丸数字３） 第１撮像面、（丸数字４） 初期検出面、（丸数字５） 第１撮像面、（丸数字６） 初期検出面。

図２と組み合わせて、ランダム格子に基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムは如何にハイパースペクトル画像情報の取得を説明する。図２は、本発明のランダム格子に基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムの実施例１の構造図である。このシステムは、フロントイメージングシステム１、二色性フィルタ２、及びａとｂのブランチにおける射出瞳変換システム３及び７、ランダムグレーティング４及び８、及び光検出器システム５及び９を備える。入射光線に沿って前方撮像系１と二色性フィルタ２が順に配置され、二色性フィルタ２は広帯域光ビームを、連続するスペクトルを有する２つのスペクトル光線ブランチａとｂに分割する。ブランチａとｂに射出瞳変換系３又は７、ランダム格子４又は８、及び光検出器系５又は９を連続して配置されている。ブランチａ及びｂに設置された光検出器システム５及び９はコンピュータ６に接続されている。ブランチａについては、射出瞳変換系３は、フロント結像系１に配置される。フロントイメージングシステム１を通じて、そのブランチの撮像の結像面（丸数字３）に位置し、ランダム格子４はフロントイメージングシステムの射出瞳（丸数字２）に位置する、ブランチの射出瞳変換システム３の撮像面に位置する。光検出器システム５がブランチのランダム格子４の後ろにある距離を置いて配置されている。ブランチｂについては、射出瞳変換系７は、フロント結像系１のブランチを通して１の結像面（丸数字５）上に位置する。ランダム格子８はフロントイメージングシステムの射出瞳（丸数字２）に配置する。この変換システム７の撮像通しての途中のフロントイメージングシステムの２つの部分には、光検出器システム９がブランチのランダムグレーティング８の後方にある距離を置いて配置されている。

ブランチａのランダム格子４及びブランチｂのランダム格子８は、光学フィールドの回折効果の観点から、様々な位置から、物体平面上の様々な中心波長を有する様々な狭帯域点光源をスペックル初期の検出面でのコントラストが比較的高い。異なる空間位置及び異なる中心波長は、異なるスペックル場に対応し、点光源間の空間距離の増加及び中心波長間の間隔の増加に伴って相関が減少する。相関演算又は非線形最適化アルゴリズムによって、異なるスペックル場を区別することができる。物体平面（丸数字１）上のスペクトル画像は、異なる空間位置及び異なる中心波長の点光源の重ね合わせと見なすことができる。物体平面（丸数字１）上の光学フィールドはインコヒーレントであるので、初期検出平面（丸数字４）又は（丸数字６）上の光学的強度分布は、これらの異なる点光源に対応するスペックルフィールドの強度の重ね合わせである。広帯域スペクトルのスペクトルの数をＬとし、単一波長における物体空間画像画素のサイズをＮ、検出点の数をＭとすると、スペクトル撮像プロセス全体は、以下のように記述することができる。

ここで、

であり、ｉ番目のスペクトルにおける物体の画像情報を表す。

行列Ａは、Ｍ列とＬ×Ｎ列からなる行列であり、各列は、対象平面の特定の中心波長と狭帯域光から検出平面上に形成されるスペックル場の光強度を表す。

広帯域ハイパースペクトルイメージングの前に、システムは、行列Ａを得るために較正を実行する必要がある。まず、異なる中心波長λの狭帯域点光源が、物体の平面（丸数字１）上の異なる位置（ｘ、ｙ）対応する光強度値は、各ブランチの検出面上に固定された様々な検出ユニットによって記録される。光強度値は、測定マトリックスの列として正規化される。

異なる（ｘ、ｙ、λ）に対応するスペックル光強度分布は、測定行列の異なる列を構成し、したがって、較正及び測定のための行列Ａが得られる。撮像測定中、各ブランチの検出ユニットによって検出された光強度値は、１回の露光でベクトルＹとして記録される。こうして、行列Ａ及びＹが得られる。光学場のスペクトル間相関を利用し、線形又は非線形最適化アルゴリズムによって、対象物のスペクトル画像情報を復元する。

図３は、本発明のランダム格子に基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムの実施例２の構造図である図３に関する較正及び画像形成プロセスは、図２とついである。異なる点は、光検出器５が、増幅イメージングシステム１０のブランチ上の最初の検出平面（丸数字４）から形成された画像を記録する、連続スペクトルを有する３つのスプリット光ビームに広帯域光フィールドをスペクトル次元で分割することにある、増幅撮像系１１のブランチｂに初期検出面（丸数字６）から形成された画像を記録する光検出器９と、初期検出面（丸数字８）から形成された画像を記録する光検出器１６とは、ｃブランチ初期検出面（丸数字８）が増幅結像系１５を通過し、撮像される過程である。

Claims (6)

1. フロントイメージングシステム、光学分割システム、２つ以上のブランチ、及びコンピュータを含むランダムグレーティングに基づく圧縮検知広帯域ハイパースペクトルイメージングシステムであって、
   各ブランチは、射出瞳変換システム、ランダム格子、及び、ランダムに分布した検出ユニットのＣＣＤアレイである光検出器システムからなり、
   入射光束に沿って前方結像光学系と光学分割系とが順次配置され、
   光学分割システムは、広帯域光ビームを、連続スペクトルを有する２つ以上の分割スペクトル光ビームブランチに分割し、
   各ブランチに沿って、射出瞳変換システムと、ランダム格子と、光検出器システムとが連続的に配置され、
   各光検出器システムはコンピュータと接続され、
   各ブランチの射出瞳変換システムは、前面撮像システムの途中のブランチのオブジェクトの撮像面上に配置され、
   ブランチの各々のランダム格子は、ブランチの射出瞳系の途中でフロント結像系の射出瞳の結像面上に位置し、
   各ブランチの光検出器システムは、ブランチのランダムグレーティングの後ろにある、
   ことを特徴とする、ランダムグレーティングに基づく圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム。
2. 前記フロントイメージングシステムは、望遠鏡システム、カメラシステム、又は顕微鏡システムである、
   ことを特徴とする、請求項１に記載のランダムグレーティングに基づく圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム。
3. 前記光学分割システムは、二色性フィルタ又はバンドパスフィルタである、
   ことを特徴とする、請求項１に記載のランダムグレーティングに基づく圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム。
4. 前記ブランチの各々の前記射出瞳変換システムが結像レンズ群である、
   ことを特徴とする、請求項１に記載のランダムグレーティングに基づく圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム。
5. 前記ブランチのそれぞれの前記光検出器システムは、増幅イメージングシステムと光検出器とを含み、
   前記ブランチのそれぞれの前記光検出器は、前記イメージングシステム上に配置されたイメージング装置上に配置され、ブランチの増幅イメージングシステムの平面内にある、
   ことを特徴とする、請求項１に記載のランダムグレーティングに基づく圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム。
6. ランダムな格子構成要素及び異なるパラメータを有する前記光検出器が、前記ブランチのそれぞれの異なるスペクトルに対して選択される、
   ことを特徴とする、請求項１〜５のいずれか１項に記載のランダムグレーティングに基づく圧縮センシング広帯域ハイパースペクトルイメージングシステム。

Images