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基于压缩感知的单像素成像方法研究与实现

基于压缩感知的单像素成像方法研究与实现

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作者：童振东北大学

学位级别：硕士

人们对于高分辨技术的追求总是制造更大分辨率的阵列传感器,然而来自Rice大学的优秀的研究人员却另辟蹊径。基于压缩感知的单像素相机可以有效地避免制造更大分辨率的传感器阵列,转而制造更大分辨率的DMD数字微镜,而制造大分辨率的数值... 详细信息

人们对于高分辨技术的追求总是制造更大分辨率的阵列传感器,然而来自Rice大学的优秀的研究人员却另辟蹊径。基于压缩感知的单像素相机可以有效地避免制造更大分辨率的传感器阵列,转而制造更大分辨率的DMD数字微镜,而制造大分辨率的数值微镜的成本要比制造阵列传感器的。相比普通相机,单像素相机具备易于实现多光谱,成像无需压缩,这让单像素相机的发展备受瞩目,这也是未来数码相机发展的主流方向。但是现在的单像素相机面临的两个主要问题依然没有解决,即:成像速度慢,分辨率低。在结合了国内外的研究成果的基础上,本文对于应用于单像素相机的相关算法做了深入细致的研究,本文主要完成了以下几个方面的工作。首先系统地介绍了压缩感知理论,其中着重介绍了在单像素相机应用的主要内容:各个测量矩阵的构造方法和使用效果,简要介绍了重构算法的基本分类。其次,本文提出了基于优化光路设计的被动式单像素相机的改进思路,设计了接收光采集装置和反射光采集装置,利用接收光和反射光进行光强补。然后设计了背景光滤除装置,用以消除光强噪声的干扰。实验结果表明,经过了改进的被动式单像素相机能够明显改善成像质量,有效地滤出噪声干扰。最后我们也改进了主动式单像素相机的测量矩阵投射模块,把原来的单纯的投影仪组成的测量矩阵投射模块,改进为由DMD模块加恒稳光源的光路。经实验表明,相比于原系统,改进后的主动式单像素系统能够有效地调节距离,增强对比度,也能有效地滤出环境光的干扰。另外,本文将分块算法引入到三种常用的重构算法中,即:分块tval3,分块OMP算法和分块GPSR算法,然后本文在仿真平台和单像素相机的平台上完成了对比性实验。实验结果表明:在低采样率的情况下,分块tval3算法能够有着较好的重构精度和较短的重构时间;分块GPSR算法重构精度较差,重构时间也较长;分块OMP算法并不是一种稳定有效的算法,重构效果不稳定重构失败都有可能。在较高的采样率的情况下,分块tval3算法虽然仍然有较高的重构精度,但是其运行时间会明显增加;分块GPSR算法在采样率较高的情况下重构精度会大大改善,运行时间增加较少,是一种比较理想的分块算法;分块OMP算法重构精度和重构时间都不稳定。最后在本文中,我提出了自己的改进算法—BASGP算法。该算法结合了分块和自适应步长算法的思想,能够以较快的速度收敛,仿真的实验结果表明,在针对256*256分辨率的单像素相机成像上,相比于原来的GPSR算法,BASGP算法能够加快收敛速度,同时也有着比不错的重构精度。BASGP算法的缺点在于需要的采样次数较多,分块不能太小。但是相比于分块OMP算法和分块tval3算法,BASGP算法的在重构速度上有着明显的优势。

关键词：单像素相机 BASGP算法 GPSR算法压缩感知 tval3算法

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基于DMD的颗粒物光散射信号压缩传感方法研究

基于DMD的颗粒物光散射信号压缩传感方法研究

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作者：童永飞华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,由于工业排放污染的加剧和全球自然灾害的频发,颗粒物对人体健康、环境气候和工业生产的影响与危害日益突出,颗粒物测量技术的重要性也在逐渐彰显。光散射法因其测量效率高、精度高、覆盖范围广、支持实时在线测量等优点,目前已... 详细信息

近年来,由于工业排放污染的加剧和全球自然灾害的频发,颗粒物对人体健康、环境气候和工业生产的影响与危害日益突出,颗粒物测量技术的重要性也在逐渐彰显。光散射法因其测量效率高、精度高、覆盖范围广、支持实时在线测量等优点,目前已经成为颗粒物测量的主流技术。大多数颗粒物光散射测量仪是直接收集某一个或几个特定角度的散射光信号,将其传入后端处理器进行颗粒物的相关参数分析,如果将光散射法与成像技术相结合,则不仅能获得更全面的颗粒物的多维光散射信号,还能运用图像处理方法获取更深层信息。而传统的数字成像系统受限于奈奎斯特采样理论,不仅要以很高的采样率获取图像的初始采样值,最后压缩阶段还会将大量采样值舍弃,造成成像资源的严重浪费;而且消耗在采样压缩上的时间成本很高,增加了图像传感器的数量与压力。压缩传感(Compressed Sensing,CS)理论的提出则突破了传统奈奎斯特采样理论的限制,通过数字微镜阵列(Digital Micro-mirror Device,DMD)的快速翻转实现“边采样、边压缩”的数据采集方式,成功地减少压缩时间和图像传感器的数量,并将信号处理的技术负担从前端传感器转移到后端数据处理上。本文将传统的颗粒物光散射测量法和基于CS理论的单像素成像技术相结合,设计并实现了基于DMD的颗粒物光散射信号单像素成像的仿真系统,并根据仿真图像从压缩和重建两方面分别与典型图像压缩和解压方法进行纵向对比,从而突显CS理论在颗粒物光散射信号的图像处理上面的优势。

关键词：颗粒物测量光散射信号压缩传感单像素成像 DMD tval3算法

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无线层析成像在人体姿势识别中的研究

无线层析成像在人体姿势识别中的研究

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作者：柴朔北京理工大学

学位级别：硕士

本文的重点是无线层析成像技术在人体姿势识别中的研究。现有的人体姿势识别是利用模式识别与机器学习技术对光学图像进行人体姿势的识别。但光学传感器系统存在受光线遮挡影响大、数据存储和处理量大的缺点。无线层析成像技术利用一些... 详细信息

本文的重点是无线层析成像技术在人体姿势识别中的研究。现有的人体姿势识别是利用模式识别与机器学习技术对光学图像进行人体姿势的识别。但光学传感器系统存在受光线遮挡影响大、数据存储和处理量大的缺点。无线层析成像技术利用一些无线收发节点组成的传感器网络包围成像区域,节点通过测量目标遮挡造成的接收信号强度的变化来反演出目标的图像信息。该技术具有穿透性。在障碍物遮挡的情况下,无线信号穿透障碍物时发生的衰减在可以在外部测量,因而能对障碍物内部的目标成像。并且节点布设更加简单、灵活,数据处理量更小、速度更快。这是基于光学系统的传感器网络（摄像头等）所不能替代的。因此,在人体姿势的识别中,无线层析成像技术必将占有重要地位。目前,无线层析成像方法大多被用来实现目标的定位与跟踪。定位与跟踪只关心目标中心点的坐标,而忽略目标的体积、形状等信息。与现有的定位与跟踪关注目标的点信息不同,本文利用的是目标的轮廓信息,因此对算法处理边缘信息的能力提出了更高的要求。本文根据线性方程的不适定问题,从信号的稀疏性和先验信息的角度,研究正交匹配追踪算法、TIKHONOV正则化算法和tval3算法的适用条件及性能。利用改进的绕射模型,引入目标轮廓的信息特征,从而进行理论数据的图像重建。另外,由于室内环境的复杂性,因此存在着严重的多径效应。在抗多径干扰方面,实验采用的是多信道的数据收集及处理系统。最后根据实验数据进行了图像重建以及TIKHONOV正则化算法、tval3算法重要参数的研究及优化,并使用tval3算法重建的图像在支持向量机下进行人体姿势识别的验证实验。成像实验通过不同位置不同姿势成像的对比,验证了TIKHONOV正则化和tval3算法方法应用于人体姿势图像重建的有效性,并证明tval3算法可以更好地完成图像重建,完成目标边缘信息的处理。姿势识别实验结果表明tval3算法重建的图像在支持向量机的分类下可以完成人体姿势的识别,站姿和坐姿的识别成功率为95%,躺姿的识别成功率为86.7%。

关键词：无线层析成像正交匹配追踪算法 TIKHONOV正则化 tval3算法姿势识别

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