基于CCD图像传感器的压缩成像方法

发布时间：2018-05-12 00:28

  本文选题：成像系统 + 压缩感知　； 参考：《激光与光电子学进展》2017年11期

【摘要】：压缩感知理论将信号采样和压缩同时进行,且采样频率远低于奈奎斯特频率,为低分辨率采样高分辨率成像提供了可能。为此,提出一种基于CCD图像传感器的压缩成像方法,利用CCD图像传感器模拟像素值串行输出不可重复使用的特点,对图像进行单次测量,构造半循环半随机测量矩阵对CCD图像传感器输出的模拟值进行压缩测量,基于增广拉格朗日法和交替方向法的最小全变分算法(TVAL3)算法解压缩重构图像。该成像方法测量矩阵的稀疏性较强,能较好地恢复原始图像,同时模拟/数字负担及量化编码的复杂度大大降低,成像系统结构简单,实用性强。仿真结果表明,所提成像算法重构的图像主客观质量较好。
[Abstract]:Compression sensing theory combines signal sampling with compression, and the sampling frequency is far lower than that of Nyquist, which makes it possible for low-resolution sampling and high-resolution imaging. In this paper, a compression imaging method based on CCD image sensor is proposed, which uses CCD image sensor to simulate the serial output of pixel value and can not be used repeatedly. A semi-cyclic semi-random measurement matrix is constructed to compress and measure the analog output of CCD image sensor. The minimum total variation algorithm (TVAL3) based on augmented Lagrangian method and alternating direction method is used to decompress and reconstruct the image. This imaging method has strong sparsity of measurement matrix and can restore the original image well. At the same time, the complexity of analog / digital burden and quantization coding is greatly reduced, and the imaging system has simple structure and strong practicability. The simulation results show that the proposed image reconstruction algorithm has good subjective and objective quality.
【作者单位】： 天津大学电气自动化与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61101226)
【分类号】：TN911.73;TP212

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本文编号：1876331