壓縮成像是利用自然圖像的稀疏性同時進(jìn)行采樣和壓縮,為解決龐大的數(shù)據(jù)采樣需求和有限的探測器資源之間矛盾提供了新的思路。然而,現(xiàn)有基于壓縮感知的壓縮成像方法存在成像質(zhì)量不可控、重建算法計算復(fù)雜度過高的問題,限制了系統(tǒng)的成像速度和應(yīng)用范圍。為此,本文以構(gòu)建快速高分辨率多維壓縮成像系統(tǒng)為目的,圍繞目標(biāo)場景反射率信息、時間信息以及深度信息的快速獲取,開展基于小波稀疏測量的自適應(yīng)壓縮成像方法在圖像、視頻和三維成像領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)研究,以實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的成像質(zhì)量控制、高效率的測量以及低計算復(fù)雜度的圖像重建。本文的主要內(nèi)容包括:針對目標(biāo)場景反射率信息的快速獲取,提出了基于Haar小波稀疏測量的自適應(yīng)壓縮成像方法。首先,通過研究Haar小波兄弟系數(shù)間的相關(guān)性,提出擴(kuò)展小波樹模型,以描述代表目標(biāo)場景稀疏信息的顯著小波系數(shù)的分布規(guī)律;然后,根據(jù)擴(kuò)展小波樹按照分辨率由低到高的順序預(yù)測顯著小波系數(shù)位置,并使用DMD加載相應(yīng)小波基測量模式直接進(jìn)行測量;最后,通過低計算復(fù)雜度的小波逆變換重構(gòu)目標(biāo)場景,從而克服基于CS的壓縮成像方法的缺點(diǎn),實(shí)現(xiàn)質(zhì)量可控、高分辨率圖像實(shí)時重構(gòu)。與現(xiàn)有基于小波樹的自適應(yīng)壓縮成像方法相比,該方法... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：132 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．２壓縮成像技術(shù)圖像獲取與數(shù)據(jù)處理流程??相比傳統(tǒng)數(shù)字成像，壓縮成像具有以下三個方面的優(yōu)勢：??１）不同于傳統(tǒng)數(shù)字成像先采樣再壓縮的成像策略，壓縮成像直接以壓縮格式進(jìn)行??

圖１．４主動照明單像素壓縮成像系統(tǒng)??２０１４年，中科院空間科學(xué)與應(yīng)用研宄中心的俞文凱等人在單像素相機(jī)系統(tǒng)的基礎(chǔ)??

圖１．３萊斯大學(xué)單像素相機(jī)系統(tǒng)??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]三維遙感在西藏獅泉河地區(qū)地質(zhì)解譯中的應(yīng)用[J]. 郭奇奇,李志軍,高一鳴,何珊.  世界有色金屬. 2018(11)
[2]壓縮成像技術(shù)的應(yīng)用與挑戰(zhàn)[J]. 張華,曹良才,金國藩,白瑞迪.  科技導(dǎo)報. 2018(10)
[3]Fast reconstructed and high-quality ghost imaging with fast Walsh-Hadamard transform[J]. Le Wang,Shengmei Zhao.  Photonics Research. 2016(06)
[4]基于壓縮感知的三維物體成像的簡單計算方法[J]. 張碩,王杰,王金成,李海峰,劉旭.  光學(xué)學(xué)報. 2013(01)
[5]基于雙樹復(fù)數(shù)小波局部高斯模型的彩色圖像壓縮感知[J]. 練秋生,夏長城.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2011(10)
[6]水下單像素成像系統(tǒng)研究[J]. 呂沛,周仁魁,何俊華,劉海英.  光電子.激光. 2011(09)



本文編號：3558336