鬼成像丢包数据的分组扩充方法

学术精汇

作者：

龙斌1 张鲁楠1 孙茂生1 李家宝1 常海宽1 陈熠*2

作者单位：

1. 国防科技大学2. 国防科技大学,光电信息控制和安全技术重点实验室

摘要：

为提高压缩感知鬼成像的实用性，解决场景中采样数据丢失且无法重复采样而引起关联成像失败的问题，提出了一种基于鬼成像丢包数据的分组扩充方法。首先，分析了不同形式丢包数据对成像性能的影响。然后，通过对待采样数据进行分组并对存在丢失现象的采样结果进行扩充的方式提高了成像质量。仿真和实验结果均表明，与传统方法相比，分组扩充法可以降低丢包数据对成像质量的影响，有利于进一步推动鬼成像的实用化。

关键词：

光计算分组扩充丢包数据鬼成像压缩感知

刊期：

2022，7（42）

所属栏目：

光计算

基金资助：

国家自然科学基金(61271376),安徽省自然科学基金(1208085MF114)

分类号：

O438

DOI：

10.3788/AOS202242.0720001

页数：

页码：

252-258

来源期刊

光学学报