【摘 要】
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为了在现有的采样条件下，通过新的压缩采样方式获得计算量小且质量更好的图像，提出了基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像方法。首先将图像投影到分区控制的DMD上，获得图
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
【基金项目】
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武器装备预先研究项目(30102070201)资助~~
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为了在现有的采样条件下，通过新的压缩采样方式获得计算量小且质量更好的图像，提出了基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像方法。首先将图像投影到分区控制的DMD上，获得图像在低分辨率下的测量值，并通过压缩感知重构算法重构出低分辨图像，接着利用扩展小波树预测重要小波位置，通过DMD在小波域采样获取图像的细节信息，最后由小波逆变换恢复高分辨率图像。将该方法与最小化全变分算法（TVAL3）和近来提出的基于扩展小波树的自适应成像算法（EWT-ACS）效果进行对比，实验结果表明,以boat图像为例，在压缩感知采样率为
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