一种改进的基于压缩感知的差分关联成像方法

摘要：

基于压缩感知的差分关联成像虽然能够以较少的采样次数高质量地恢复出物体的信息,但在图像重构过程中存在矩阵过大,占用计算机内存大,重构时间长的问题.为此提出了有数据预处理的改进压缩感知差分关联成像方案,首先鉴于光强涨落特性得到部分测量数据构造出初始字典D0,然后通过学习得到字典D作为传感矩阵,最后通过正交匹配追踪恢复出物体的信息.实测“单缝”实验数据成像结果表明,与传统的压缩感知差分关联成像相比,该方案以更少的测量数据恢复出高清晰的像,成像效率和质量都得到了提高,降低了对系统硬件的过高要求,缩短了图像重构时间,从而将有助于加快量子成像技术向实用化转化的步伐.

关键词：压缩感知、字典学习、关联成像

所属期刊栏目：41

分类号：TN919.8

资助基金：西北工业大学种子基金:量子成像系统的开发与应用研究Z2013083;陕西省自然科学基金项目2013JM8038;航天科技创新基金项目CASC201102

在线出版日期：2014-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：227-229