Resumen de Dual arm compressive spectral imaging in the visible and IR range

Yenni Paloma Villa Acuña, Henry Arguello Fuentes

• español

  La espectroscopia de imágenes involucra el muestreo de la información espacial de un objetivo a lo largo de un conjunto de longitudes de onda, en el que se adquiere un cubo de datos de tres dimensiones, dos de ellas espaciales y una espectral. Las imágenes espectrales juegan un papel importante en muchos campos de la ciencia y la tecnología, algunas de sus aplicaciones exigen la adquisición de la imagen en el espectro visible e infrarrojo, con el fin de detectar características no distinguibles a simple vista, presentes en capas inferiores del objetivo donde la luz visible no alcanza a atravesar. Este trabajo propone un sistema que reduce dichos costos de implementación adquiriendo simultáneamente y de forma comprimida la imagen en el espectro visible e infrarrojo. Además evalúa si la calidad de las imágenes reconstruidas es lo suficientemente buena para considerar su implementación óptica. Se realizaron diversas simulaciones para determinar la relación señal a ruido pico (PSNR, por su sigla en inglés) de los cubos de datos reconstruidos, en función de la transmitancia de los códigos de apertura, el ruido Gaussiano aplicado a las mediciones y el número de capturas. Los valores de PSNR obtenidos alcanzan los 33 dB.

• English

  Imaging spectroscopy involves sensing spatial information in a scene across a range of wavelengths in order to acquire a three-dimensional data cube. Spectral images play an important role in science and technology. Some of their applications require image acquisition in both the visible and the infrared ranges in order to detect characteristics that are not noticeable to the bare eye. These can be perceived in lower layers of the scene where the visible radiation does not penetrate. This paper proposes a compressive image acquisition system that reduces the number of optical elements by jointly and compressively acquiring the images in the visible and infrared spectra. It also evaluates whether the quality of the reconstructed images is good enough to consider the optical implementation of the proposed system. Diverse simulations are performed to determine the peak signal to noise ratio (PSNR) of the data cubes as a function of the coded apertures transmittance, the Gaussian noise applied to the measurements and the number of snapshots. The simulations provide PSNR values of up to 33 dB in the reconstructed images.