【摘 要】
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提出了一种针对背景变化的移动物体压缩量子关联成像方法,可实现移动物体的追踪。将移动物体每个时刻的图像作为量子关联成像的物体,相邻时刻两幅图像的量子关联成像符合测量
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院,南京邮电大学信号处理与传输研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61271238,61475075）, 江苏省高校自然科学研究重大项目（11KJA510002）, 中国高等教育博士学科点专项科研基金（20123223110003）资助项目
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提出了一种针对背景变化的移动物体压缩量子关联成像方法,可实现移动物体的追踪。将移动物体每个时刻的图像作为量子关联成像的物体,相邻时刻两幅图像的量子关联成像符合测量差值为测量值,参考光路空间光调制器上的二维随机分布作测量矩阵,通过最小化增广拉格朗日函数和交替方向全变差算法（TVAL3）压缩感知获得移动物体相邻时刻关联成像差值图像。在此基础上,对差值图像进行＂与＂操作,得到移动物体各个时刻的位置和形状信息。数值实验的结果表明,在采样率低至0.075时,该方法能有效地获得移动物体的动态变化信息。该方法利用关联成
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