【摘 要】
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传统成像系统采集和传输的带宽有限,且现有的多数光学传感器只能获取二维数据,影响机器有效感知真实世界中的高维数据。单曝光压缩成像（Snapshot Compressive Imaging,SCI）可有效解决上述问题,即利用已有的低成本二维传感器进行单次曝光,对高维时空数据或高光谱数据等高维信号进行压缩采集,然后采用相应的压缩感知算法对高维信号进行重构。嵌入式即插即用（Plug-and-Play,Pn
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传统成像系统采集和传输的带宽有限,且现有的多数光学传感器只能获取二维数据,影响机器有效感知真实世界中的高维数据。单曝光压缩成像（Snapshot Compressive Imaging,SCI）可有效解决上述问题,即利用已有的低成本二维传感器进行单次曝光,对高维时空数据或高光谱数据等高维信号进行压缩采集,然后采用相应的压缩感知算法对高维信号进行重构。嵌入式即插即用（Plug-and-Play,PnP）型算法是求解SCI重构问题的最新解法之一,该算法具有模块化的特征,能够便捷插入多种去噪先验。当前深度学习的PnP型算法重构效果好,但是因为成像系统通常有不同的设置,产生的数据差异大,无法为每一个算法匹配合适的数据,算法性能对数据的依赖性强,在实际应用中面临很大的阻碍。本文针对SCI的图像重构问题,对PnP型算法做出改进尝试,通过将基于K平均奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）的字典学习和近年来发展的PnP型图像重构算法框架相结合,提出了PnP-KSVD算法。基本思路是:用KSVD算法生成的字典作为PnP型算法中的去噪先验,插入到广义交替投影（Generalized Alternating Projection,GAP）算法中。在求解视频重构的问题中,和GAP全变分（Total Variation,TV）算法相比,峰值信噪比平均提高2d B,结构相似性指数平均提高0.02。在求解高光谱成像重构的问题中,峰值信噪比提高3d B左右。
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CRISPR/Cas9基因编辑系统是第三代基因编辑技术,已广泛应用于生物医学领域。然而,CRISPR/Cas9系统存在的脱靶效应是其在实际应用中面临的挑战性问题。研究者可以通过多种实验方法检测CRISPR/Cas9系统的脱靶效应,但由于时间、成本等因素,在实践中将这些检测扩展到基因组范围内的所有g RNA中并不可行。因此,开发用于脱靶预测的计算方法是提高g RNA筛选效率的一个有效方法。目前,研究
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