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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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权利要求：
百度查询： 四川大学 傅里叶单像素实时动态场景成像方法
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