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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于解卷积优化的欠采样非视域成像方法，包括：脉冲激光器对中继墙进行扫描，单光子雪崩二极管SPAD对各点的信号进行采集，得到欠采样的光子直方图；基于瞬态图和目标的先验信息，构建瞬态图‑目标联合先验优化模型，该模型考虑泊松信号分布特征、瞬态图的平滑性、非视域目标的非负性及非视域目标的稀疏性先验约束；采用广义交替投影方法在傅里叶域进行解算，优化模型并求解，得到非视域目标的反射率体素表示的优化结果。本发明在解卷积过程中结合了瞬态图和目标的先验，有效地补偿了由于扫描不足造成的解卷积的不准确性，也便于在解卷积过程中使用正则化项，该方法可以实现欠采样条件下的高质量重建。
主权项：1.一种基于解卷积优化的欠采样非视域成像方法，其特征在于，包括：步骤1，脉冲激光器对中继墙进行扫描，单光子雪崩二极管SPAD对各点的信号进行采集，得到欠采样的光子直方图；步骤2，基于瞬态图和目标的先验信息，构建瞬态图-目标联合先验优化模型，该模型考虑泊松信号分布特征、瞬态图的平滑性、非视域目标的非负性及非视域目标的稀疏性先验约束；步骤3，采用广义交替投影方法在傅里叶域进行解算，优化模型并求解，得到非视域目标表示的优化结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 基于解卷积优化的欠采样非视域成像方法
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