基于Hadamard频域变换矩阵阈值滤波的单像素成像方法.pdf
Ja****23
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
基于Hadamard频域变换矩阵阈值滤波的单像素成像方法.pdf
一种基于Hadamard频域变换矩阵阈值滤波的单像素成像方法。本方法通过对Hadamard调制矩阵序列进行离散余弦变换获得其频域的变换矩阵序列。在频域中对该变换矩阵序列进行低通滤波,再将矩阵序列逆变换回空域。然后利用新矩阵在单像素成像系统中对目标进行调制采样,最后利用压缩感知算法实现在超低采样率下重构目标图像。该方法基于传统被动单像素成像系统,结构简单易于操作,在低于10%的采样率下可以恢复清晰的被测物体图像。相比于Hadamard等其他调制方法,在相同成像质量和物体稀疏度的条件下,本方法所需要的采样率更
Hadamard编码调制关联成像的阈值处理方法.pdf
本发明公开了一种Hadamard编码调制关联成像的阈值处理方法,通过依据Hadamard矩阵调制关联成像所得重构图像的灰度直方图特征确定分割阈值,再利用确定的分割阈值对目标图像进行阈值分割处理,再对阈值分割处理后图像进行形态学滤波,形态学滤波包括:首先对阈值分割处理后图像进行腐蚀操作,消除图像中的点状噪声,然后再进行膨胀操作,得到二值化的目标图像轮廓;最后利用该目标图像轮廓对阈值分割处理后图像进行增强处理,去除目标图像外围点状噪声,获得清晰图像。本发明的阈值处理方法可行性高,获得接近8dB的光学图像增强,
基于投影编码的单像素成像方法.pdf
本发明公开了一种基于投影编码的单像素成像方法,属于数字图像处理领域;首先,利用便携式投影仪、计算机以及光功率计搭建单像素成像平台,便携式投影仪用于灵活的投射计算机产生的压缩传感编码矩阵;其次,在此基础上,为了快速获得物体轮廓信息用于提前降低冗余的计算,通过利用物体轮廓信息,采用一种由粗到精模型指导测量矩阵的生成,从而降低单像元成像复原的算法复杂度,加快单像元相机的成像速度。
一种基于时域和频域相协调的傅立叶单像素成像重构方法.pdf
本发明公开了一种基于时域和频域相协调的傅立叶单像素成像重构方法,所述方法包括采集过程和重构过程,其中:采集过程是在设置的采样模式下利用傅立叶基底图案对被测目标进行编码,然后通过单像素探测器获得其光强值,根据光强值获得对应空间频率的傅立叶系数,从而获得目标的欠采样傅立叶频谱。通过实验装置对目标采集完毕后,采用基于时域和频域相协调的重构方法从采集的欠采样傅立叶频谱中重构出目标图像。本发明的重构方法利用神经网络将时域信息和频域信息相协调对欠采样频谱进行重构,能够解决传统傅立叶单像素欠采样条件下质量下降的问题,从
基于深度学习的单像素成像方法研究.docx
基于深度学习的单像素成像方法研究基于深度学习的单像素成像方法研究摘要:传统的成像方法通常需要使用大量的像素来获取高质量的图像。然而,在某些特定应用领域,如医学成像或物联网等,由于成本、能源等限制,仅使用单像素进行成像成为一种有趣且具有挑战性的问题。本论文将重点研究基于深度学习的单像素成像方法。我们提出了一种新的深度学习模型,用于通过最少的观测数据重建高质量的图像。实验结果表明,我们的方法在单像素成像任务中取得了良好的性能,为未来单像素成像技术的发展提供了新的途径。关键词:深度学习,单像素成像,图像重建,观