Performance analysis of the proposed new restoring camera for hyperspectral imaging

I denne rapporten undersøker vi ytelsen til det foreslåtte nye mikselkameraet for hyperspektral avbildning. Kameraet vil eliminere keystone i etterprosesseringen av dataene uten tap av oppløsning og vil ha en optikk som er flere ganger så lyssterk som dagens hyperspektrale kameraer hvor keystone korrigeres i hardware. Vi har laget et virtuelt kamera i Matlab der data fra et ekte hyperspektralt bilde brukes som input for analysene. Mikselkameraets ytelse er sammenliknet med de konvensjonelle hyperspektrale kameraene som enten korrigerer keystone i hardware eller resampler dataene. Våre analyser viser at mikselkameraet har en vesentlig bedre ytelse enn de konvensjonelle kameraene under alle lysforhold. For konvensjonelle kameraer kan feilregistreringen være så stor som 15-20%, og denne feilen forsvinner ikke selv om lysmengden øker. Mikselkameraet på den annen side, har neglisjerbar feilregistrering og ytelsen er kun begrenset av fotonstøyen. Dette kameraet presterer derfor bare bedre og bedre når lysmengden øker. I svært sterkt lys blir standardavviket til feilen (sammenliknet med et ideelt kamera) så lavt som 0.6% og maksimumfeilen mindre enn 2%. Rapporten inkluderer et forslag til optisk design for mikselkameraet. Denne optikken er like skarp som i de beste konvensjonelle designene og fire ganger så lyssterk. Kameraet må kalibreres svært nøyaktig og en metode for å gjøre dette er beskrevet i rapporten. Vi har også undersøkt hvilke muligheter som ligger i å benytte resamplingskameraer. Det ser ut til å være en utbredt oppfatning at disse kameraene har vesentlig dårligere ytelse enn de kameraene som korrigerer keystone i hardware. Våre analyser viser imidlertid at resamplingskameraer konkurrerer godt med sistnevnte type kameraer. Spesielt viser analysene at et resamplingskamera som benytter en sensor med høy oppløsning og slår sammen piksler, vil være et utmerket kamera for applikasjoner med lite lys. Ytelsen vil imidlertid fremdeles være vesentlig dårligere enn hva det foreslåtte mikselkameraet vil kunne prestere. Vi foreslår å opprette et felles FFI-NEO prosjekt med det formål å lage det nye mikselkameraet. Prosjektet vil dra nytte av NEOs ekspertise innenfor design av hyperspektrale kameraer og FFIs ekspertise innenfor prosessering av hyperspektrale data. Viktige momenter å se på i den videre prosessen er verifisering av blandekamrenes ytelse, og utvikling og implementering av kalibreringsmetoden for kameraet. Resultatet av prosjektet vil være et hyperspektralt kamera som har vesentlig forbedret ytelse sammenlignet med dagens kameraer.