【摘 要】
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单像素成像结合压缩感知相关算法利用很少一部分无空间分辨的桶探测器采样值就能重构出成像物体的高质量图像。然而,随机地选取投射的散斑序列无法在更低的采样率下成像。为进一步实现单像素成像在极低采样率下的成像效果,本文提出了基于数据驱动的哈达玛矩阵排序方案,利用对整个数据集的训练效果来自适应地选择透射的散斑信号序列,在重构图像过程中使用两种不同的压缩感知相关算法在数值仿真和实验条件下实现了5%超低采样率下
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京华航无线电测量研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61973018,No.61801452),国家民用航天项目资助(No.G040301)。
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单像素成像结合压缩感知相关算法利用很少一部分无空间分辨的桶探测器采样值就能重构出成像物体的高质量图像。然而,随机地选取投射的散斑序列无法在更低的采样率下成像。为进一步实现单像素成像在极低采样率下的成像效果,本文提出了基于数据驱动的哈达玛矩阵排序方案,利用对整个数据集的训练效果来自适应地选择透射的散斑信号序列,在重构图像过程中使用两种不同的压缩感知相关算法在数值仿真和实验条件下实现了5%超低采样率下对成像物体的图像重构,并和目前最优的哈达玛矩阵排序方案进行了比较,发现在1%～5%的采样率下本文方法的重
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