Compressed sensing for terahertz body scanners

Compressed Sensing für Terahertz Körperscanner

Zusammenfassung

In den vergangenen 20 Jahren hat sich der Terahertz (THz)-Spektralbereich von einer einst als THz-Lücke bezeichneten Region des elektromagnetischen Spektrums zu einem sehr vielversprechenden Bereich für zahlreiche Anwendungen entwickelt. Eine der bekanntesten und wichtigsten Anwendungen ist in der zivilen Sicherheit, wo Körperscanner, die auf THz-Strahlung basieren ein sehr aktives Forschungsfeld sind. Für diese Anwendung ist Echtzeit-Bildgebung mit Video-Rate bei gleichzeitig hochqualitativen Bildern unverzichtbar. Es gibt jedoch keine großformatigen und hochempfindlichen Detektorarrays für THz-Strahlung. Aus diesem Grund basieren THz-Körperscanner auf einzelnen oder wenigen Detektoren in Kombination mit schnellem mechanischem Scannen. Erste wissenschaftliche Untersuchengen zeigen, dass THz-Bilder in der Fourier- oder Wavelet-Domäne sparse sind. Die Kombination von Compressed Sensing (CS) mit THz-Körperscannern eröffnet daher die Möglichkeit, die Zahl der für ein Bild notwendigen Messungen und somit die Bildgebungszeit deutlich zu reduzieren, da die Bildgebungszeit proportional zur Zahl der Messungen ist. Daher ist CS ein sehr vielversprechender Ansatz für die THz-Bildgebung. Das Ziel dieses Projektes ist, Messverfahren und CS Rekonstruktionsalgorithmen für THz-Körperscanner mit dem Ziel zu entwickeln, deren Bildqualität und Bildaufnahmezeit zu verbessern. Die Algorithmen werden für einen phasenempfindlichen, passiv arbeitenden THz-Körperscanner und für einen Radar-basierten THz-Körperscanner entwickelt. Beide haben nur ein Detektorelement, sind also sogenannte Single-Pixel-Cameras, die Personen in einem Abstand von 5 m abbilden können. Die Besonderheiten des THz-Spektralbereichs werden beim CS berücksichtigt und in die Modelle eingearbeitet. Dazu gehören z. B. Mehrweg-Strahlausbreitung, Beugungseffekte, Speckle und andere Kohärenzeffekte. Die Modellierung dieser Phänomene ist zum Teil extrem komplex weswegen diverse Aspekte nur vereinfacht implementiert werden können. Dadurch können unter Umständen auch größere Restfehler dieser Effekte in der Sensing Matrix verbleiben. Unter all den zu lösenden Problemen ist dieses das bedeutendste. Der gesamte Bildgebungsprozess wird für beide Scanner durch ein entsprechendes Sensormodell beschrieben. Das Projekt ist ein gemeinsames Forschungsvorhaben von Teams an der TU Berlin und der TU München. Das Team der TU Berlin bringt seine Expertise in den Bereichen der THz-Bildgebung und der Anwendung von CS auf THz-Bilder ein, und das Team der TU München bringt seine Expertise im Bereich der Anwendung von CS auf Radarbilder ein.

Summary

Over the last 20 years the terahertz (THz) region of the electromagnetic spectrum has developed from once being known as the THz gap into a very promising region for many applications. The most prominent one is security imaging, where THz body scanners are a vivid research field. For this application high quality, real-time or video-rate imaging capabilities are necessary. However, large-scale detector arrays are not readily available for THz radiation. This challenge is addressed by using a single or just a few very sensitive detectors in combination with mechanical scanning. Therefore, techniques which combine high sensitivity, single pixel detectors with fast, non-mechanical scanning are crucial for not only for security imaging but for all THz imaging applications. Since in many applications THz images are quite smooth it is likely that they are sparse in the Fourier and/or wavelet domain. In fact, first research results demonstrate this sparsity. Utilizing Compressed Sensing (CS) techniques can reduce the number of measurement acquisitions and thus decreasing the imaging time, because if only a single pixel is available the imaging time is directly proportional to the number of acquisitions. Therefore CS is a very promising technique to improve THz imaging significantly. The objective of the project is to develop a measurement design and CS reconstruction algorithms for THz body scanners in order to improve the image quality and the imaging speed of these scanners. The algorithms will be developed for a phase-sensitive passive THz body scanner and a THz radar body scanner. Both are single pixel cameras and capable of imaging at 5 m stand-off distance. The peculiarities of the THz spectral region require tackling several challenges within the CS framework. These are, for example, multi-path propagation, diffraction problems, speckle and coherence effects of the radiation. Among all the issues to be account for, the exact modeling of these phenomena is extremely complex, and hence simplified models need to be introduced for diverse aspects. This may result in severe model errors, i.e. errors in the sensing matrix. During the project we intend to solve these specific challenges using a compressive deconvolution approach. Furthermore, we want to develop a model of the THz imaging process with both scanners. The model will be verified by measuring the accessible model components. The project is a joined research effort by teams of TU Berlin and TU München. TU Berlin contributes its expertise in THz imaging systems and application of CS to THz imaging while TU München contributes its expertise regarding the application of CS to radar techniques.

Preprints

Publications

  1. Benjamin Fürsich, Sven Augustin, Richard Bamler, Xiaoxiang Zhu, Heinz-Wilhelm Hübers, Towards a THz stand-off Single-Pixel Camera using Compressed Sensing, Compressed Sensing Theory and its Applications to Radar, Sonar and Remote Sensing (CoSeRa), Aachen, Germany, September 2016.

  2. Sven Augustin, H.-W. Hübers, Understanding mask switching for THz compressive imaging, 41 st International Conference on Infrared, Millimeter and Terahertz Waves 25-30 September 2016 Copenhagen, Denmark

  3. S. Augustin, S. Frohmann, P. Jung and H.-W. Hübers, Compressive Imaging Using an Optically Controllable 0.35 THz Single-Pixel Camera, 2nd German Terahertz Conference, 29-31 March 2017 Bochum, Deutschland

  4. S. Augustin, S. Frohmann, P. Jung, T. Schulze and H.-W. Hübers, Towards real-world THz imaging with optically controllable single-pixel cameras, Optical Terahertz Science and Technology Conference – OTST 2017, 2-7 April 2017, London, UK

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