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申请/专利权人:四川大学
摘要:本发明提出了一种基于提出了一种基于Hessian约束的傅里叶单像素实时成像方法,在保证动态场景实时性和完整性的情况下,高效地对动态场景进行重建。针对目前已有的多种算法在单像素成像过程中,忽略了已有动态场景中的时空冗余先验信息,且不能动态调整采样率的导致其场景重建精度不高,实时性差的问题。本发明通过在傅里叶单像素动态场景成像过程中,在空间域引入Hessian约束,在时间域引入低秩约束,弥补了已有方法的前述不足。
主权项:1.傅里叶单像素实时动态场景成像方法,可以在保证动态场景实时性和完整性的情况下,高效地对动态场景图像进行重建,其特征在于提出了一套基于Hessian约束的傅里叶单像素实时成像方法,其特征主要包含如下步骤:1预采样m帧场景的傅里叶频谱数据,根据以下步骤判断当前场景是否属于动态场景,设置采样率S;2读取n个傅里叶系数,其中n2个系数分布在傅里叶空间的u轴上,n2个系数分布在傅里叶空间的v轴上;3根据公式 4计算重建的场景Ik的当前的测量值与前一次测量值之间的变化ΔIk;5当总的变化大于固定阈值T,则表示当前重建的场景中有动态目标,将采样率设置为S1,反之则设置为S2,其关系为S1≤S2;6根据设置的采样率,采集当前场景的傅里叶频谱,并按照以下步骤重建动态场景:7读取当前帧的频谱信息y,建立模型求解图像f; 其中μ,v分别表示加权系数,为傅里叶变换,L表示由连续帧中相同位置的局部图像块组成的矩阵,||·||*表示核范数;8公式3有三个子问题p,u和f需要求解,可以使用交替方向优化方法高效求解,根据此方法,可以为每个子问题找到一个封闭形式解,对于p的子问题,其解为: 其中 以及令 9对于u的子问题,利用软阈值算法求得其解为: 10对于f的子问题,由于直接求解比较困难,将其拆分为局部图像子块堆叠的和,即 其优化问题可转换为: 11其子块Li的闭式解为: 式中, 12更新变量γxx,γxy,γy,γt,惩罚参数β通过公式minρβ,βmax更新,在求解过程中,可以得到每个子问题的解;13得到子块Li后,进行图像拼接,即可得到最终的重建场景f。
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