【24h】

Fixed point simulation of compressed sensing and reconstruction

机译:压缩感测与重建的定点模拟

获取原文

摘要

This work presents a xed point simulation of Compressed Sensing (CS) and reconstruction for Super-Resolutiontask using Image System Engineering Toolbox (ISET). This work shows that performance of CS for super-resolution in xed point implementation is similar to oating point implementation and there is negligible loss inreconstruction quality. It also shows that CS Super-Resolution requires much less computation eort comparedto CS using Gaussian Random matrices. Additionally, it also studies the eect of Analog-to-Digital-Converter(ADC) bitwidth and image sensor noise on reconstruction performance. CS super-resolution cuts the raw databits generated from image sensor by more than half and conversion of reconstruction algorithm to xed pointallows one to simplify the hardware implementation by replacing expensive oating point computational unitswith faster and energy ecient xed point units.
机译:这项工作提出了压缩感知(CS)的定点模拟和超分辨率重建 任务使用图像系统工程工具箱(ISET)。这项工作表明CS的性能 定点实现中的分辨率类似于 实施点的实施,并且可以忽略不计的损失 重建质量。它还表明,与“超分辨率”相比,CS Super-Resolution所需的计算量少得多 使用高斯随机矩阵转换为CS。此外,它还研究了模数转换器的效果 (ADC)位宽和图像传感器噪声对重建性能的影响。 CS超分辨率可切割原始数据 图像传感器产生的位的一半以上,并将重建算法转换为固定点 可以通过取代昂贵的设备来简化硬件实施 运算点计算单位 具有更快,更节能的固定点单位。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号