Resolución espacial ajustable de imágenes espectrales comprimidas muestreadas por sensores basados en arreglos de filtros multiespectrales

Resumen

Los sistemas de adquisición de imágenes espectrales capturan la información espectral y espacial de una escena para producir un cubo de datos. El avance tecnológico ha permitido desarrollar sensores basados en arreglos de filtros multiespectrales (MSFA, de su sigla en inglés) con el propósito de expandir la reconstrucción de las cámaras RGB a más bandas. Sin embargo, reconstruir la imagen espectral con los métodos tradicionales siguiendo una aproximación de mínimos cuadrados es inviable. Algunos trabajos en la literatura implementan interpolaciones multiespectrales para reconstruir imágenes con resoluciones espectrales y espaciales específicas que dependen del número de pixeles en el detector y el mosaico de filtros. Recientemente ha surgido la técnica de muestreo compresivo que permite reconstruir señales con menor cantidad de medidas que los métodos tradicionales usando la representación dispersa de la señal subyacente. La selección de vecindarios de pixeles en el sensor basado en MSFA para calcular la respuesta espectral de un único pixel en la reconstrucción podría mejorar la reconstrucción, explotando las características de dispersión en las imágenes espectrales. En este trabajo se proponen dos modelos que usan el principio de muestreo compresivo, para la reconstrucción de imágenes espectrales, a partir de la selección de vecindarios de pixeles de sensores basados en MSFA. La resolución espacial de la reconstrucción se ajusta dependiendo del tamaño del vecindario. Para verificar la efectividad de los modelos de reconstrucción se usan medidas simuladas de imágenes espectrales sintéticas e

imágenes espectrales reales. Para obtener las medidas se usan un conjunto aleatorio de filtros dicroicos y pasabanda. Se comparan los dos enfoques con las reconstrucciones del esquema tradicional de mosaicos de filtros. El método propuesto mejora la calidad (PSNR) de la imagen hasta en 7 dB para las pruebas con imágenes espectrales reales.