Feb, 2024

光谱光场成像的多维压缩感知

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TL;DR该研究论文考虑了一种压缩多光谱光场相机模型，利用一种一位编码光谱掩膜和微透镜阵列，使用单色传感器捕捉空间、角度和光谱信息。我们提出了一种模型，采用压缩感知技术从欠采样测量中重建完整的多光谱光场。与先前的工作不同，其中光场被向量化为一维信号，我们的方法采用了一个五维基底和一种新颖的五维测量模型，因此与多光谱光场的内在维度相匹配。我们在数学和实证方面展示了五维和一维感知模型的等价性，最重要的是五维框架实现了数量级更快的重建速度，同时需要较小的存储空间。此外，我们的新型多维感知模型为设计高效的视觉数据采集算法和硬件开辟了新的研究方向。
compressive multi-spectral light field cameraone-hot spectral-coded maskmicrolens arraycompressed sensing techniquesmultidimensional sensing model
发现论文，激发创造
  • 利用深度学习进行压缩光场重建

    本研究提出了使用新的、由自编码器和四维卷积神经网络组成的两个分支网络结构，深度学习途径来从单个编码的二维图像中恢复高分辨率的四维光场，以实现光场成像的实时视频采集系统的潜力。

    Feb, 2018

  • 具有侧面信息的压缩高光谱成像

    本研究提出了一种盲压缩感知算法，可以从光谱压缩测量中重建高光谱图像，并使用 RGB 图像作为辅助信息来改善重建质量。实验结果验证了该算法的有效性和液晶 - 硅调制器相机的可行性。

    Feb, 2015

  • 压缩图像扫描显微镜

    我们提出了一种新颖的方法，在激光扫描显微镜（LSM）中实现压缩感知，特别是在图像扫描显微镜（ISM）中，采用单光子雪崩二极管（SPAD）阵列探测器。通过利用 SPAD 阵列生成的并行图像，我们改善了对比标准压缩共聚焦 LSM 图像的重构压缩 ISM 图像的质量，证明了我们的方法在产生更高质量的图像、减少数据采集时间以及减少光漂白方面的潜在好处。

    Jul, 2023

  • 低成本压缩感知用于彩色视频和深度

    本文介绍了一种改进后的低成本、低功耗、低带宽的彩色视频摄像机，能够通过使用高速编码的单个编码器深度扫描来恢复每个测量帧的多个彩色图像，并利用亚压电装置上的二进制代码实现了多帧恢复，同时通过模拟调制了一种用于同时恢复深度信息的液体透镜，并通过波纹 / 离散余弦变换系数的组稀疏性任意算法实现快速恢复。

    Feb, 2014

  • 基于深度学习的图像块压缩感知

    本文提出了一种基于块的压缩感知深度学习算法，通过完全连接网络进行块状线性感知和非线性重建，优化了感知矩阵和非线性重构算子，且在重构质量和计算时间方面优于现有技术。

    Jun, 2016

  • 基于稀疏性的亚波长部分相干光压缩感知成像

    本研究利用基于稀疏性的亚波长成像技术，展示了如何从部分空间 - 不相干光带载的亚波长光学图像的远场或模糊图像中恢复图像。同时，我们提出了一种称为二次压缩感知的算法方法，以恢复局部相关性测量中的信息，包括显微镜中的白光显微镜。

    Apr, 2011

  • 学习核调制神经表示用于高效光场压缩

    本文提出了一种基于深度神经网络的光场压缩方法，采用描述性卷积核和调节卷积核相结合的策略使压缩后的数据更精简，同时保持较高的质量，并同时达到了视角的重建和合成。

    Jul, 2023

  • 设计、实施和分析一种压缩感知光声投影成像系统

    通过自行开发的压缩感知单元，我们扩展了现有的照片声投影成像系统，实现了特定测量在 16 个线性探测器组中的 CS-PAPI 系统，并且证实了其稀疏恢复能力，数值实验支持了我们的结果。

    Feb, 2024

  • 高光谱光场立体匹配

    本文介绍了如何使用全谱光场捕获（H-LF）系统提取场景深度。我们的方法分为两个部分，第一部分是新的跨光谱配对技术，第二部分是使用 H-LF 立体匹配。实验结果表明，我们的方法能够产生高质量的视差图，并且可以用于产生完整的光场，并合成不同光谱响应下的全焦和散焦彩色图像。

    Sep, 2017

  • 结构化压缩感知：从理论到应用

    本文论述了在压缩感知中利用信号和测量结构进行体现的主题，并将理论与实践相结合，介绍了新的方向及与传统压缩感知的关系。

    Jun, 2011