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图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原

谭翠媚 许廷发 马旭 张宇寒 王茜 闫歌

谭翠媚, 许廷发, 马旭, 张宇寒, 王茜, 闫歌. 图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原[J]. 中国光学(中英文), 2018, 11(6): 949-957. doi: 10.3788/CO.20181106.0949
引用本文: 谭翠媚, 许廷发, 马旭, 张宇寒, 王茜, 闫歌. 图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原[J]. 中国光学(中英文), 2018, 11(6): 949-957. doi: 10.3788/CO.20181106.0949
TAN Cui-mei, XU Ting-fa, MA Xu, ZHANG Yu-han, WANG Xi, YAN Ge. Graph-spectral hyperspectral video restoration based on compressive sensing[J]. Chinese Optics, 2018, 11(6): 949-957. doi: 10.3788/CO.20181106.0949
Citation: TAN Cui-mei, XU Ting-fa, MA Xu, ZHANG Yu-han, WANG Xi, YAN Ge. Graph-spectral hyperspectral video restoration based on compressive sensing[J]. Chinese Optics, 2018, 11(6): 949-957. doi: 10.3788/CO.20181106.0949

图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原

doi: 10.3788/CO.20181106.0949
基金项目: 

国家自然科学基金重大科学仪器专项 61527802

详细信息
    作者简介:

    谭翠媚(1993-), 女, 广东江门人, 硕士研究生, 2015年于北京理工大学获得学士学位, 主要从事高光谱图像处理方面的研究。E-mail:2120150547@bit.edu.cn

    许廷发(1968—),男,黑龙江肇东人,博士后,教授,博士生导师,1992年于东北师范大学获得学士学位,2000年于东北师范大学获得硕士学位,2004年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所获得博士学位,2006年于华南理工大学电子与信息学院完成博士后工作,主要从事红外可见目标跟踪与识别技术、光电信号检测技术、高光谱遥感影像处理技术等方面的研究。E-mail:ciom_xtf1@bit.edu.cn

    马旭(1983—),男,北京人,博士后,教授,博士生导师,2005年于清华大学获得学士学位,2009年于美国特拉华大学获得博士学位,2010年于美国加州大学伯克利分校完成博士后研究工作,主要从事计算成像、图像处理与信号处理等方面的研究。E-mail:maxu@bit.edu.cn

  • 中图分类号: TP391

Graph-spectral hyperspectral video restoration based on compressive sensing

Funds: 

Science Instrument Program of the National Natural Science Foundation of China 61527802

More Information
  • 摘要: 针对液晶可调滤波片高光谱成像系统记录动态场景的成像特点,提出一种图-谱结合的压缩感知高光谱视频图像复原方法。首先,通过前景目标检测获得运动前景目标的高光谱图像,实现运动前景目标与背景区域分离,并根据前景目标检测结果将背景区域划分为运动区域(被前景目标遮挡区域)与静止区域(未被前景目标遮挡区域)。然后,基于高光谱图像空间维、光谱维相关性,对静止区域进行字典学习获得稀疏先验信息,结合压缩感知理论用于运动区域恢复,得到完整的背景区域高光谱图像。最后,将运动前景目标高光谱图像与背景区域高光谱图像相结合,得到高光谱视频图像。实验结果表明:本文提出的高光谱视频图像复原方法在峰值信噪比和视觉效果上都要优于现有算法,峰值信噪比平均提高5 dB以上。

     

  • 图 1  高光谱视频的示意图

    Figure 1.  An illustration of hyperspectral video

    图 2  基于液晶可调滤波片高光谱成像系统采集的图像示意图

    Figure 2.  An illustration of images captured by hyperspectral imaging system based on liquid crystal tunable filter

    图 3  An illustration of images captured by hyperspectral imaging system based on liquid crystal tunable filter

    Figure 3.  Flowchart of hyperspectral video restoration

    图 4  前景目标检测结果

    Figure 4.  Results of foreground object detection

    图 5  背景区域的高光谱图像

    Figure 5.  Hyperspectral images of the background area

    图 6  高光谱视频的部分复原结果对比图

    Figure 6.  Comparison of some results of hyperspectral video restoration

    表  1  本文算法与文献[7]中方法的PSNR值对比

    Table  1.   Output PSNR comparison of the proposed method and the method in Ref.[7]

    (Unit:dB)
    高光谱视频帧数 本文方法 文献[7]中的方法
    第1帧 31.44 25.76
    第2帧 31.53 26.30
    第3帧 31.90 27.38
    第4帧 32.63 27.78
    第5帧 32.88 28.15
    第6帧 32.71 28.05
    第7帧 32.54 27.64
    第8帧 32.80 26.76
    第9帧 32.35 25.92
    第10帧 31.61 23.72
    平均 32.24 26.75
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-11-17
  • 修回日期:  2018-01-07
  • 刊出日期:  2018-12-01

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