本文選題：傅里葉望遠鏡　切入點：稀疏采樣　出處：《光學精密工程》2010年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了實現(xiàn)傅里葉望遠鏡快速成像,提出了一種稀疏采樣圖像重構方法,并對利用稀疏傅里葉樣本精確重構目標圖像的問題進行了研究。首先,基于壓縮感知理論,并考慮目標圖像在變換域的稀疏性或可壓縮性,建立稀疏采樣圖像重構問題的優(yōu)化模型。然后,構造適當?shù)碾S機稀疏采樣模板,對目標圖像的傅里葉分量進行采樣測量。最后,利用隨機稀疏測量樣本,通過非線性優(yōu)化精確重構目標圖像。實驗結果顯示,對實際的衛(wèi)星圖像,利用20%～30%隨機測量樣本非線性重構圖像與利用全部測量樣本直接重構圖像的均方誤差僅為4%～6%,表明利用隨機稀疏傅里葉樣本能夠實現(xiàn)精確的圖像重構,而且大大減少了測量樣本的數(shù)量,從而有效降低了實現(xiàn)快速成像對傅里葉望遠鏡系統(tǒng)的成本和復雜性要求。
[Abstract]:In order to realize the fast imaging of Fourier telescope, a sparse sampling image reconstruction method is proposed, and the problem of using sparse Fourier sample to reconstruct target image accurately is studied. Considering the sparsity or compressibility of the target image in the transform domain, the optimal model of the sparse sampling image reconstruction problem is established. Then, the appropriate random sparse sampling template is constructed to sample and measure the Fourier component of the target image. Using random sparse measurement samples, the target image is accurately reconstructed by nonlinear optimization. The experimental results show that, for the actual satellite image, The mean square error between the nonlinear reconstruction of images using 20% random measurement samples and the image directly reconstructed with all measurement samples is only 4 / 6, which shows that accurate image reconstruction can be achieved by using random sparse Fourier samples. Moreover, the number of measurement samples is greatly reduced, which effectively reduces the cost and complexity of the Fourier telescope system to realize fast imaging.
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;
【基金】：國家863高技術研究發(fā)展計劃資助項目(No.2008AA7034250)
【分類號】：P111.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1589082