不同压缩感知重建算法在鬼成像中的性能比较

发布时间：2019-11-05 04:40

【摘要】：基于鬼成像(Ghost imaging,GI)与压缩感知(Compressed sensing,CS)理论,研究了CS重建算法对GI成像性能的影响。以离散小波变换为图像的稀疏矩阵、具有高斯线型的热光源强度分布为测量矩阵,分析了基于增广拉格朗日法和交替方向法的全变分最小化算法(TVAL3)、正交匹配追踪算法(OMP)、压缩采样匹配追踪算法(CoSaMP)、梯度投影算法(GPSR_Basic)下的压缩鬼成像的质量.以均方误差、峰值信噪比、匹配度、结构相似性指标等为图像质量客观评价标准,比较了4种重建算法下压缩鬼成像的重建结果.结果表明压缩比为0.5时TVAL3算法还原度最高,CoSaMP算法重建图像失真最严重,GPSR_Basic算法获得的重建性能优于OMP算法.
【图文】：

１．８４０７逡逑２２．６６７３逡逑０．９８６１逡逑０．９３５５逡逑ＣｏＳａＭＰ逡逑１６９９．１０００逡逑１５．８２８５逡逑０．９４３３逡逑０．７５８２逡逑ＴＶＡＬ３逡逑９２．９６１２逡逑２８．４４７８逡逑０．９９６２逡逑０．９８２７逡逑ＧＰＳＲ－Ｂａｓｉｃ逡逑１８０．６６８４逡逑２５．５６２０逡逑０．９９２７逡逑０．９６３５逡逑Ｆｉｇ．３邋Ｃｕｒｖｅｓ邋ｏｆ邋ＭＳＥ，邋ＰＳＮＲ，邋ＭＲ邋ａｎｄ邋ＳＳＩＭ邋ｉｎ邋ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ邋ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ邋ｒａｔｉｏ逡逑根据表１的数据以及图３的曲线可知，ＣｏＳａＭＰ算法的重建质童最差。在压缩比为０．５时，其匹配度逡逑仅为０．９４３３，，而其他算法均超过０．９８５且接近于１．在压缩比为任一给定值时，其均方误差均远远大于其它逡逑算法。逡逑总体来说，在相同条件下，ＴＶＡＬ３算法重建图像还原度最高，ＧＰＳＲ－Ｂａｓｉｃ算法其次，ＯＭＰ算法逡逑再次，ＣｏＳａＭＰ算法重建图像失真最严重。逡逑４结论逡逑研究了鬼成像中不同压缩感知重建算法对成像质试的影响，以ＤＷＴ作为图像物体的稀疏基，以高斯逡逑

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4 张斌;宋e

本文编号：2556008