检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2025年第1期51卷 20-30页

作者：周宇谢威邝得互江健民深圳大学计算机与软件学院广东深圳518000 岭南大学计算与决策科学系中国香港999077

视频快照压缩成像(SCI)是一种基于计算的成像技术,通过在时间域和空间域上的混合压缩来实现高效成像。在视频SCI中,利用信号的稀疏性以及它在时间域和空间域中的相关性并采用合适的视频SCI算法,有效地重建原始视频信号。虽然基于深度学... 详细信息

视频快照压缩成像(SCI)是一种基于计算的成像技术,通过在时间域和空间域上的混合压缩来实现高效成像。在视频SCI中,利用信号的稀疏性以及它在时间域和空间域中的相关性并采用合适的视频SCI算法,有效地重建原始视频信号。虽然基于深度学习的重建算法在多数任务中取得了良好的效果,但是还存在过高的模型复杂度和较慢的重建速度。为解决这些问题,提出一个基于三元自注意力的视频快照压缩成像重建网络模型SCT-SCI,利用多分支分组自注意力机制来利用时间域和空间域的相关性。SCT-SCI模型由一个特征提取模块、一个视频重建模块和多个三元自注意力模块SCT-Block组成。每个SCT-Block由一个窗口自注意力分支、一个通道自注意力分支和一个时序自注意力分支组成,同时引入空间聚合模块SC-2DFusion和全局聚合模块SCT-3DFusion加强特征融合。实验结果显示,在模拟视频数据集上,该模型具有低复杂度的优势,在保证接近的重建质量的前提下相比EfficientSCI模型节省了31.58%的重建时间,提升了实时性能。

关键词：快照压缩成像压缩感知 Transformer架构深度学习特征融合

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度展开的快照压缩成像

基于深度展开的快照压缩成像

引用

作者：刘鑫电子科技大学

学位级别：硕士

快照压缩成像(Snapshot Compressive Imaging,SCI)旨在使用二维传感器捕捉三维数据。其基本原理是,在曝光过程中,利用掩码对高速场景进行调制,以获得压缩后的测量帧。通过这种方式,使每个测量帧都包含了所有编码帧的信息,然后使用重建... 详细信息

快照压缩成像(Snapshot Compressive Imaging,SCI)旨在使用二维传感器捕捉三维数据。其基本原理是,在曝光过程中,利用掩码对高速场景进行调制,以获得压缩后的测量帧。通过这种方式,使每个测量帧都包含了所有编码帧的信息,然后使用重建算法恢复出原始数据。由于在数据的存储,传输方面的优势,SCI技术在高速摄影领域有着广泛的应用前景。目前,现有的重建方法具有掩码适应能力弱、重建时间长和可解释性差等劣势。本文将从深度展开算法的展开策略入手,提升模型的综合性能和掩码适应能力。在SCI系统中,基于模型和学习的方法已被用于重建视频帧,但这些方法大多不能在性能和速度之间取得良好的平衡。对于SCI重建,广义交替投影(Generalized Alternating Projection,GAP)是最有效的算法之一。为了提高SCI重建性能,本文提出了一个名为GAPMSF-Net的深度展开网络,模型的每个阶段从GAP算法的迭代中展开。首先,受原始GAP算法的加速计算过程可以显著提高算法的收敛速度这一事实的激励,根据其计算原理设计了一个深度加速网络,它可以根据前一阶段的重建结果,以数据驱动的方式学习一个规则来自适应调整线性流形。此外,为了加强重建阶段之间的信息交互,本文设计了一个多阶段的深度先验融合。在每个重建阶段,深度先验与包含所有先前信息的隐藏状态进行融合。目前,端到端的网络模型都需要利用掩码的信息来训练模型,但是在实际应用中,不同的SCI系统使用的掩码是不同的,因此,如果更换了掩码就需要重新训练模型,导致模型的部署时间延长。对此,受到传统优化算法的启发,考虑到张量表示可以在多帧数据中保存比向量和矩阵更多的结构信息,本文将近似消息传递算法(Approximate Message Passing,AMP)推广到张量的形式来实现SCI重建任务,名为Tensor AMP-Net。该模型通过去噪的视角来展开算法,设计双阶段去噪的展开策略,并且使用结构简单,参数量小的网络,使模型继承传统优化算法的特性,增强掩码的鲁棒性。此外,考虑视频帧间和帧内的数据结构特点,利用时空卷积网络结构实现深度先验模块,从局部和全局的维度实现双重去噪功能。实验结果表明,该模型在测试掩码上的重建效果与训练掩码相比只有轻微的下降,并且在重建的速度、内存消耗和计算量上都有很大的优势。

关键词：快照压缩成像深度展开深度学习掩码适应优化算法

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于编码压缩的快照式高光谱成像技术综述

引用

激光杂志 2024年第12期45卷 1-15页

作者：谢辉段萌武伟张运强潘国庆王炜强穆世博中国空空导弹研究院河南洛阳 471009 空装驻洛阳地区第一军事代表室河南洛阳 471009

快照压缩成像技术可以在单次曝光成像获得目标的三维空间-光谱信息,相对于传统的扫描式成像方式,在针对运动目标的检测与识别中优势显著.伴随着信息理论与技术的发展和计算机处理性能的提升,计算成像逐渐成为解决光学成像问题的关键技... 详细信息

快照压缩成像技术可以在单次曝光成像获得目标的三维空间-光谱信息,相对于传统的扫描式成像方式,在针对运动目标的检测与识别中优势显著.伴随着信息理论与技术的发展和计算机处理性能的提升,计算成像逐渐成为解决光学成像问题的关键技术之一.通过建立成像设备的物理模型并对后端处理进行数学优化,可以突破成像模型和探测器的局限,将传统的二维成像推广至更多的观测维度.这篇文章从空间编码、波长编码和相位编码三个方面综述基于编码压缩的快照式高光谱成像技术的研究现状,归纳并分析了传统方法和深度学习方法的发展趋势,并对基于编码压缩的快照式高光谱成像技术的发展进行展望.

关键词：光谱成像快照压缩成像计算成像孔径编码深度学习

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于张量分析的视频恢复方法研究

基于张量分析的视频恢复方法研究

引用

作者：鲁卫军西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着压缩感知理论的发展,越来越多的视频压缩系统被提出。其中,具有代表性的是快照压缩成像系统,它将高维视频或图像数据通过低维传感器捕捉,形成远低于原始数据量的测量值进行保存,以减小数据传输带宽和硬件存储的占用。那么,如何根据... 详细信息

随着压缩感知理论的发展,越来越多的视频压缩系统被提出。其中,具有代表性的是快照压缩成像系统,它将高维视频或图像数据通过低维传感器捕捉,形成远低于原始数据量的测量值进行保存,以减小数据传输带宽和硬件存储的占用。那么,如何根据得到的测量精确地恢复出原始视频?这一功能由快照压缩成像系统的解码模块来实现。目前已有的解码算法根据压缩测量恢复原始视频的质量很差,严重阻碍了这一压缩技术的广泛应用。研究发现,大多数的视频压缩成像系统的解码算法采用矩阵和向量来表示视频数据,这一做法往往丢失了原始视频的空-时结构信息。考虑到一个灰度视频由三个维度,即宽度、高度和时间维度所构成,那么,将具有多帧的灰度视频表示成一个三阶张量,然后采用基于张量运算的相应算法去解码压缩测量,这样可以尽可能地保留原始视频的空-时信息,从而提升视频恢复的质量。本文利用基于t-积的张量模型,研究快照压缩成像系统的视频解码问题。主要工作有:首先,对基于t-积的张量模型进行深入研究。从基本概念和定义出发,研究了基于t-积的张量模型的基本特性,包括张量转置、张量正交等,以及张量奇异值分解的运算过程。此外,对快照压缩成像系统进行了详细的描述并且对已有的视频解码算法进行深入研究。然后,通过张量代数运算对视频解码问题进行建模分析,利用视频数据的非局部相似性提出了一种基于非局部张量恢复的交替优化解码算法。该算法将视频解码分解成两个子问题:相似块聚合和张量恢复。为了对张量恢复问题进行求解,本文先提出了一个基于t-积的张量最优近似定理。然后,借助信号估计理论,采用最大后验估计方法对张量恢复问题进行求解。在交替方向乘子法的框架下,将张量恢复整合到完整的视频解码过程。除此以外,还对该解码算法进行了参数优化,提出了一种自适应的参数初始化算法,并对算法复杂度进行了对比分析,证明其高效性。最后,又提出了一种针对上述算法的改进算法。具体地,将上述算法改为两阶段解码算法,在第一阶段每次迭代时使用张量恢复来保护视频结构信息,第二阶段每次迭代时使用矩阵恢复来处理较小的相似视频块组进行视频细节优化。同时在合成数据和真实数据上,对所提两种算法进行性能验证,实验结果表明改进的两阶段算法可以取得优于其他算法的解码效果。

关键词：压缩感知快照压缩成像视频恢复张量恢复两阶段解码

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：