本文選題：壓縮感知(CS) + 鬼成像��； 參考：《光電子·激光》2016年12期

【摘要】：為了提高壓縮感知鬼成像(CSGI)的成像效果,解決現(xiàn)階段觀測(cè)矩陣存在的穩(wěn)定性差、數(shù)據(jù)龐大和不滿足非負(fù)性等問(wèn)題,對(duì)觀測(cè)矩陣的構(gòu)造方法進(jìn)行研究。首先,介紹確定性隨機(jī)序列的產(chǎn)生方法和性質(zhì),可以用作觀測(cè)矩陣,滿足有限等距要求。針對(duì)光強(qiáng)的非負(fù)性,提出利用偶次冪的余弦函數(shù)產(chǎn)生確定性隨機(jī)序列的方法,構(gòu)造觀測(cè)矩陣并證明其性質(zhì);然后,通過(guò)仿真驗(yàn)證該觀測(cè)矩陣的正確性,研究了序列的初始值和函數(shù)的冪對(duì)矩陣重構(gòu)性能的影響;最后,搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)比常用的高斯隨機(jī)矩陣(GM),分析本文方法的適用性和優(yōu)缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在鬼成像中,利用本文所構(gòu)造的隨機(jī)矩陣,重構(gòu)圖像峰值信噪比(PSNR)與GM相當(dāng),但存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大大減少,可滿足鬼成像系統(tǒng)的快速高效、簡(jiǎn)單方便和成本低等要求。
[Abstract]:In order to improve the imaging effect of compressed perceptual ghost imaging (CSGI) and to solve the problems of poor stability, huge data and non-negativity of the observation matrix at present, the method of constructing the observation matrix is studied. Firstly, the generation methods and properties of deterministic random sequences are introduced, which can be used as observation matrices to meet the requirements of finite equidistant. In view of the nonnegativity of light intensity, a method of generating deterministic random sequences by using the cosine function of even power is proposed, the observation matrix is constructed and its properties are proved, and the correctness of the observation matrix is verified by simulation. The effects of the initial value of the sequence and the power of the function on the reconstruction performance of the matrix are studied. Finally, an experimental platform is built to compare the common Gao Si random matrix with GM.The applicability, advantages and disadvantages of this method are analyzed. The experimental results show that the PSNRR of reconstructed image is equivalent to that of GM by using the random matrix constructed in this paper, but the amount of data stored is greatly reduced, which can satisfy the fast and high efficiency of ghost imaging system. Simple and convenient and low cost requirements.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院脈沖功率技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271376) 安徽省自然科學(xué)基金(1208085MF114)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;O431.2

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本文編號(hào)：1834180