| 题名 | 基于单像素相机的压缩感知测量矩阵设计与重建算法并行化研究 |
| 作者 | 秦书嘉 |
| 答辩日期 | 2016-05-26 |
| 文献子类 | 博士 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 授予地点 | 沈阳 |
| 导师 | 刘连庆 |
| 关键词 | 压缩感知 单像素相机 阿达马变换 结构化采样 并行算法 |
| 学位名称 | 博士 |
| 其他题名 | Compressed Sensing Measurement Matrix Design and Reconstruction Algorithm Parallelization Based on the Single-Pixel Camera |
| 学位专业 | 模式识别与智能系统 |
| 英文摘要 | 本文在分析了现有的单像素相机技术与压缩感知理论的基础上，对单像素相机目前面临的瓶颈展开了研究，研究内容包括单像素相机曝光阶段的测量矩阵设计的问题，以及在信号重建阶段的算法问题。本文的主要工作有：1、总结了现有单像素相机的功能结构，采样原理以及算法，并定量解释了阿达马矩阵能成为单像素相机测量矩阵的原因，使用总变差域稀疏的概念对单像素相机的压缩感知意义进行了阐述。2、研究了目前单像素相机曝光阶段测量矩阵生成的两难问题（硬件上的随机数生成器生成测量矩阵，曝光阶段效率高，但没有结构性，图像重建慢；乱序阿达马矩阵作为测量矩阵，图像重建快，但需要预先保存在大量内存中，曝光阶段再读取，曝光阶段效率低），提出了一种生成乱序阿达马矩阵的硬件结构，综合了两种方法各自的优点。3、研究了目前最先进的单像素相机图像重建算法中的耗时操作，在此基础上提出了通用的阿达马变换任务级并行算法。 本文的研究提供了一种可行的单像素相机百万像素级以上成像应用的快速曝光方案。考虑所提出采样结构的简洁高效性，该方案还能运用到其它大规模二值采样的压缩感知应用中。而快速阿达马变换被广泛应用于信号与图像处理，通信系统，数字逻辑等领域中，本文在单像素相机算法背景下研究的通用阿达马变换任务级并行算法，对这些相关应用中规模较大的阿达马变换计算的问题也有贡献。 |
| 语种 | 中文 |
| 产权排序 | 1 |
| 页码 | 113页 |
| 分类号 | TN911.72 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/19672]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_机器人学研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 秦书嘉. 基于单像素相机的压缩感知测量矩阵设计与重建算法并行化研究[D]. 沈阳. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2016. |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论