Reconstruction hyperspectraleà haute résolutionà partir de mesures de spectrometrie
Résumé
We present in this work reconstruction of a 3D hyperspectral cube from 2D spectrometer data. In fact, the observed cube with two spatial dimensions $(\alpha,\beta)$ and one spectral dimension $\lambda$ is projected on a 2D detector with one spatial dimension and one spectral dimension. However, the instrument is not perfect and introduces a spatial blurring and a spectral blurring, spectrally variable. An algorithm based on the least square approach with convex Huber regularization is proposed to reconstruct the original 3D cube while inverting the blurring introduced by the instrument.
Ce travail propose la reconstruction d'un cube hyperspectral infrarouge haute-résolution 2D+λà partir des données brutes 2D issues d'un spectromètreà intégrale de champ. En effet le cube 2D+λ,à deux dimensions spatiales et une dimension spectrale, est projeté sur des détecteurs 2D qui encodent une dimension spatiale et une dimension spectrale. Cependant, l'instrument n'est pas parfait et introduità la fois un flou spatial et un flou spectral, variables spectralement. Pour prendre en compte ces effets, nous proposons un nouvel algorithme basé sur une approche de type problème inverse reposant sur un nouveau modèle direct des mesures et la minimisation d'un critère composite. Le critère inclut un terme de moindres carrés pour l'attache aux données et un terme de régularisation convexe pour préserver les contours spatiaux.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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