Resumen de Further compression of focal plane array in compressive spectral imaging architectures

Jeison Marín Alfonso, Leonardo Betancur Agudelo, Henry Arguello Fuentes

• español

  Contexto: Las imágenes híper-espectrales 3D de alta resolución pueden ser capturadas en una imagen 2D mediante técnicas basadas en “sensado compresivo” (compressive sensing, en inglés). Entre estas técnicas, hay una denominada Compressive Spectral Imaging (CSI), de la cual se han propuesto diversas arquitecturas en los últimos ocho años. Una cámara óptica especialmente diseñada captura la información espacio-espectral de la escena e imprime proyecciones en un plano focal 2D (Focal Plane Array, FPA). Estas muestras se pueden transmitir o almacenar; luego la imagen original puede ser reconstruida usando comúnmente un algoritmo de optimización de la norma . El tamaño en bytes del FPA es menor que la imagen original, y éste por lo tanto puede ser considerado una versión comprimida en 2D de la imagen original en 3D.Objetivo: Realizar una compresión adicional del FPA para cuatro arquitecturas CSI, para incrementar las velocidades de transmisión o disminuir tamaños de almacenamiento.Método: En este trabajo se presentan los resultados de esta compresión adicional usando la codificación aritmética y se propone una transformación inversa que se aplica al FPA con base en la estructura de los filtros ópticos y los códigos de apertura de las cámaras usadas en CSI, lo cual permite aumentar su factor de compresión.Resultados: Los resultados muestran que el factor de compresión aumenta entre 1 y 2 puntos en tres de las arquitecturas.Conclusiones: A pesar de que hay pérdidas de datos en el proceso de transformación-cuantificación-compresión-descompresión del FPA, para cada arquitectura CSI usada, la calidad del cubo de datos posteriormente reconstruido expresada en el PSNR entre la imagen original y la reconstruida, no difiere significativamente de la versión original.

• English

  Context: It is possible to capture High-resolution 3D hyper-spectral images in a single 2D image through techniques based on compressed sensing. A variety of architectures have proposed Compressive Spectral Imaging (CSI) technique during the last years. An optical camera designed to capture spatio-spectral information of the scene prints projections towards a Focal Plane Array (FPA) giving the capability of storing or transmitting them. Afterwards, the original image can be reconstructed via an -norm-based optimization algorithm. The size in bytes of the FPA measurement is less than the original image; for that reason, this FPA is considered a 2D compressed version of the original 3D image.Objective: To perform a further compression of the FPA measurement for four CSI architectures, in order to increase transfer rates or to decrease storing sizes.Method: In this work, the design of the further compression using arithmetic coding is presented for four CSI architectures, and an inverse transformation is proposed. This transformation is applied to the FPA based on the structure of the optical filters and the coded apertures of the cameras used in the CSI, allowing an increasing in the compression rate. Results: Results show that the compression rate rises between 1 and 2 points in three of the architectures.Conclusions: Despite data loss in the process of transformation-quantification-compression-decompression of the FPA, the quality of the reconstructed data cube (expressed in terms of the PSNR between the reconstructed image and the original one) remains close to the original version with no further compression.