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低秩聚类被动压缩鬼成像

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低采样率下的高质量鬼成像(GI)对于科学研究和实际应用具有重要意义,为了在低采样率条件下重建高质量图像,提出了一种高质量的被动式压缩鬼成像重构算法(PCGI-LRC).基于图像的非局域相似块堆叠而成的矩阵具有低秩和稀疏奇异值的假设,从理论和实验上证明了一种对最小二乘问题与非局域相似块低秩近似问题进行联合迭代求解的方法,能够在低采样率(6.25％～50％)条件下实现高质量鬼成像.实验结果表明:与基于稀疏基约束的GI(GI-SBC)和基于全变分约束的GI(GI-TVC)相比,PCGI-LRC在峰值信噪比、结构相似性系数和视觉观测等方面均更优,在抑制重构噪声的同时保持了目标的细节信息,其中PSNR提升效果优于1.1 dB,SSIM提升效果优于0.04.
Passive compressive ghost imaging with low rank clustering

ghost imagingimage reconstructionimage suppressionsingle pixel imaging

雷腾、张义民、马一哲、丁学专、吴滢跃、王世勇

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中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083

中国科学院大学,北京 100049

中国科学院红外探测与成像技术实验室,上海 200083

鬼成像 图像重构 图像压缩 单像素成像

国家预研基金(十四五)

514010405

2024

10.37188/OPE.20243201.0012

光学精密工程
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 中国仪器仪表学会

光学精密工程

CSTPCD北大核心
影响因子：2.059
ISSN：1004-924X
年,卷(期)：2024.32(1)
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