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摘要:
早期压缩感知在光学成像领域的应用主要集中在空域压缩成像.近年来,更多的空域压缩成像采用阵列式探测器取代单元探测器采集测量值.同时,压缩成像的研究也从二维空间拓展到三维测距、高速成像、多光谱成像、关联成像和全息成像等方向.本文针对空域高分辨率压缩成像、压缩感知测距和时域高速压缩成像进行详细分析,结合空域压缩成像总结了测量矩阵设计的研究进展,讨论研究中遇到的困难以及未来可能发展的机遇,并对压缩感知在多光谱、关联成像、和全息成像中的应用研究进行了讨论.此外,本文也总结了近几年深度学习技术在各应用方向上对系统目标恢复性能的改善.
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关键词云
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文献信息
篇名 压缩感知在光学成像领域的应用
来源期刊 光学学报 学科 工学
关键词 成像系统 计算成像 压缩感知 红外成像 三维成像 高速相机 深度学习
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 “计算光学成像”专题
研究方向 页码范围 92-117
页数 26页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI 10.3788/AOS202040.0111006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 柯钧 3 5 2.0 2.0
2 张临夏 1 0 0.0 0.0
3 周群 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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成像系统
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深度学习
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光学学报
半月刊
0253-2239
31-1252/O4
大16开
上海市嘉定区清河路390号(上海800-211信箱)
4-293
1981
chi
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