本文選題：光學(xué)成像　切入點(diǎn)：成像系統(tǒng)　出處：《光子學(xué)報(bào)》2014年05期

【摘要】：提出一種壓縮感知成像框架結(jié)構(gòu).該結(jié)構(gòu)采樣端用新建的采樣矩陣實(shí)現(xiàn)數(shù)字微鏡陣列分區(qū)控制,可增強(qiáng)信息獲取的準(zhǔn)確性,測(cè)量得到與新數(shù)字微鏡陣列對(duì)應(yīng)的壓縮采樣值;重構(gòu)端由采樣值優(yōu)化重構(gòu)出低分辨率圖像后,根據(jù)分區(qū)控制過程建立壓縮感知理論框架下的超分辨重建模型,利用梯度稀疏約束優(yōu)化算法進(jìn)行求解,恢復(fù)出原高分辨率圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:數(shù)字微鏡陣列分區(qū)控制與超分辨重建相結(jié)合的方法可以明顯降低壓縮感知成像系統(tǒng)的計(jì)算量,縮短成像時(shí)間,并且具有較高的圖像重構(gòu)質(zhì)量.
[Abstract]:A compression sensing imaging frame structure is proposed, in which the new sampling matrix is used to realize the partition control of the digital micromirror array, which can enhance the accuracy of the information acquisition and obtain the compressed sampling value corresponding to the new digital micromirror array. At the reconstruction end, the low-resolution image is reconstructed by sampling value optimization, and the super-resolution reconstruction model based on the compression perception theory is established according to the partition control process, and the algorithm is solved by gradient sparse constraint optimization algorithm. The experimental results show that the combination of digital micromirror array partition control and super-resolution reconstruction can significantly reduce the computation of compression sensing imaging system and shorten the imaging time. And it has high image reconstruction quality.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金(No.61222101) 國家自然科學(xué)基金(Nos.61301291,61072065,61007011) 111基地項(xiàng)目(No.B08038)資助
【分類號(hào)】：TN911.73

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1670726