一种数字微镜阵列分区控制和超分辨重建的压缩感知成像法

发布时间：2018-03-27 08:15

  本文选题：光学成像　切入点：成像系统　出处：《光子学报》2014年05期

【摘要】：提出一种压缩感知成像框架结构.该结构采样端用新建的采样矩阵实现数字微镜阵列分区控制,可增强信息获取的准确性,测量得到与新数字微镜阵列对应的压缩采样值;重构端由采样值优化重构出低分辨率图像后,根据分区控制过程建立压缩感知理论框架下的超分辨重建模型,利用梯度稀疏约束优化算法进行求解,恢复出原高分辨率图像.实验结果表明:数字微镜阵列分区控制与超分辨重建相结合的方法可以明显降低压缩感知成像系统的计算量,缩短成像时间,并且具有较高的图像重构质量.
[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.
【作者单位】： 西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室;
【基金】：国家优秀青年科学基金(No.61222101) 国家自然科学基金(Nos.61301291,61072065,61007011) 111基地项目(No.B08038)资助
【分类号】：TN911.73

【共引文献】

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