本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的動態(tài)散射成像

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【摘要】：利用基于壓縮感知的成像系統(tǒng)可以透過靜態(tài)的散射介質(zhì)獲得高質(zhì)量的重建圖像.但是當(dāng)散射介質(zhì)動態(tài)變化時,因為采樣所得的測量值受到散射介質(zhì)衰減系數(shù)非線性變化的影響,重建圖像質(zhì)量會大大下降.針對上述情況,本文提出基于壓縮感知成像系統(tǒng)的測量值線性拉伸算法,該算法能夠?qū)λ玫降姆蔷�性測量值進行分析,根據(jù)測量值大小的不同將測量值劃分成數(shù)個區(qū)域并計算補償系數(shù),從而根據(jù)補償系數(shù)進行測量值線性拉伸變換,使測量值線性化.最后再對變換后的測量值進行壓縮感知重建計算.通過理論分析、計算機仿真和實驗證明了所提算法能夠有效地應(yīng)對動態(tài)的散射介質(zhì),提高基于壓縮感知成像系統(tǒng)在透過動態(tài)散射介質(zhì)時的圖像重建質(zhì)量.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;江蘇省光譜成像與智能感知重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 成像 壓縮感知 散射 動態(tài)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準號:61101196,61271332,61177091) 國防預(yù)研項目(批準號:40405080401) 教育部重點實驗室創(chuàng)新基金(批準號:JYB201509)資助的課題~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言透過散射介質(zhì)去噪成像[1 5]一直以來都是研究的熱點,如李廣明和呂善翔[6]利用噪聲方差估計,以及依據(jù)動態(tài)的稀疏度將觀測值往確定的過完備字典上投影的方法,進行基于壓縮感知的混沌去噪成像.近期,提出了利用壓縮感知成像系統(tǒng)[7 11]透過散射介質(zhì)成像且經(jīng)證明是可行的.文獻[，

本文編號：1050940