| 压缩感知理论与光学压缩成像系统 |
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| 引用本文： | 严奉霞,王泽龙,朱炬波,刘吉英.压缩感知理论与光学压缩成像系统[J].国防科技大学学报,2014,36(2):140-147. |
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| 作者姓名： | 严奉霞 王泽龙 朱炬波 刘吉英 |
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| 作者单位： | 国防科技大学 理学院,国防科技大学 理学院,国防科技大学 理学院,国防科技大学 理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）基金号 61002024 |
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| 摘 要： | 压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。
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| 关 键 词： | 压缩感知 光学压缩成像 稀疏表示 投影测量矩阵 |
| 收稿时间： | 2013/7/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 9/2/2013 12:00:00 AM |
Compressive sensing theory and optical
compressive imaging systems |
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| YAN Fengxi,WANG Zelong,ZHU Jubo,LIU Jiying.Compressive sensing theory and optical
compressive imaging systems[J].Journal of National University of Defense Technology,2014,36(2):140-147. |
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| Authors: | YAN Fengxi WANG Zelong ZHU Jubo LIU Jiying |
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| Institution: | College of Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;College of Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;College of Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China;College of Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | compressive sensing compressive imaging sparse representation measurement matrix |
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