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结构化压缩感知在鬼成像中的应用研究

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量子关联成像技术,又称为“鬼成像”,提供了一种常规方法难以获得清晰图像的方法,即利用量子纠缠和涨落特性或者控制光场的强度关联以此来得到图像的方法,它突破了经典成像的三大缺陷,能够解决一些经典成像方案无法解决的问题,近几年来,成为了量子光学领域研究的前沿与热点之一。论文研究了结构化压缩感知在鬼成像中的应用,具体内容如下: (1)论文在基于计算鬼成像方案以及压缩感知方案的研究基础上,考虑到图像的先验知识以及结构特性,引入结构化理念,提出了一种结构化压缩感知鬼成像方案。在此方案中,在传统压缩感知方案中加入结构化观测环节,分析图像的结构特性,并找到相应的观测矩阵相匹配,论文中采用了DCT矩阵作为图像的观测矩阵,并通过压缩感知重构中的OMP恢复方法获得物体的像。结合方案理论,进行了相关的仿真和实验,仿真和实验结果都证明该方案在采样率较低的情况下也能完全恢复图像,与此同时,该方案很大程度上提高了图像的峰值信噪比。 (2)论文考虑到一般的成像方法需要物体与探测器在同一光路,没有考虑到无法直接成像物体的情况,且当物体自身分辨率较小时,由于存在背景光的干扰,恢复出的图像质量较差,提出了一种基于差分的投影仪“街角成像”方案。此方案中利用“街角”墙面的漫反射,使用没有空间分辨率的桶探测器对反射的光进行接收,就能获得无法直接成像物体的像,同时将物体的差分信息作为被成像对象,用差分值代替光强值,减去环境噪声的平均强度涨落,降低噪声影响,提高成像质量。

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