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基于压缩感知的偏振光成像技术研究

王朋 荣志斌 何俊华 吕沛

王朋, 荣志斌, 何俊华, 吕沛. 基于压缩感知的偏振光成像技术研究[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(2): 228005-0228005(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0228005
引用本文: 王朋, 荣志斌, 何俊华, 吕沛. 基于压缩感知的偏振光成像技术研究[J]. 红外与激光工程, 2016, 45(2): 228005-0228005(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0228005
Wang Peng, Rong Zhibin, He Junhua, Lv Pei. Polarization imaging based on compressed sensing theory[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(2): 228005-0228005(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0228005
Citation: Wang Peng, Rong Zhibin, He Junhua, Lv Pei. Polarization imaging based on compressed sensing theory[J]. Infrared and Laser Engineering, 2016, 45(2): 228005-0228005(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0228005

基于压缩感知的偏振光成像技术研究

doi: 10.3788/IRLA201645.0228005
基金项目: 

国家自然科学基金(61405244);中国科学院西部之光重点项目(Y329591213)

详细信息
    作者简介:

    王朋(1989-),男,硕士生,主要从事光电成像方面的研究。Email:wangpengkks@163.com

  • 中图分类号: P715.5

Polarization imaging based on compressed sensing theory

  • 摘要: 偏振成像技术是一种基于目标自身辐射或反射信号中所包含的偏振信息获取物体图像的方法,尤其在人工目标的探测和表面识别方面,相对光强度探测方式具有独特的优势。针对传统的偏振成像技术在复杂的成像环境中成像距离短和成像质量差的缺点,提出了一种基于压缩感知的新型偏振光成像技术。阐述了压缩感知理论的基本原理,构造了合适的采样矩阵和重构算法,设计了具体的成像系统,并通过压缩感知偏振成像实验证明了该成像技术的可行性。空气中实验结果表明,该成像系统能够重构出预先放置目标靶的偏振图像。此外在现有的实验条件基础上讨论并提出了几种改进系统成像质量的措施。
  • [1]
    [2] Li Hailan, Wang Xia, Zhang Chuntao, et al. The development and analysis of target detection research based on polarization imaging technology[J]. Optical Technique, 2009, 35(5):695-700.(in Chinese)李海兰, 王霞, 张春涛, 等. 基于偏振成像技术的目标探测研究进展及分析[J]. 光学技术, 2009, 35(5):695-700.
    [3] Zhang Chaoyang, Cheng Haifeng, Chen Zhaohui, et al. Polarimetric imaging of camouflage screen in visible and infrared wave hand[J]. Infrared and Laser Engineering, 2009, 38(3):424-427.(in Chinese)张朝阳, 程海峰, 陈朝晖, 等. 伪装遮障的光学与红外偏振成像[J]. 红外与激光工程, 2009, 38(3):424-427.
    [4]
    [5] Gong Jieqiong, Zhan Haigang, Liu Dazhao. A review on polarization information in the remote sensing detection[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010, 30(4):1088-1095.(in Chinese)弓洁琼, 詹海刚, 刘大召. 遥感遥测中偏振信息的研究发展[J]. 光谱学与光谱分析, 2010, 30(4):1088-1095.
    [6]
    [7] Yao Tianfu, Zhu Jing, Fan Ye, et al. Usage of polarization characteristic of laser beam in underwater target imaging detection[J]. Laser Optoelectronics Progress, 2010, 47(6):061402.(in Chinese)姚天甫, 朱靖, 樊烨, 等. 激光偏振特性用于水下目标探测[J]. 激光与光电子学进展, 2010, 47(6):061402.
    [8]
    [9] Zhao Qingliang, Wei Huajiang, Guo Zhouyi, et al. Application of polarized reflectance spectroscopy in biomedical photonics[J]. Laser Optoelectronics Progress, 2009, 46(10):78-87.(in Chinese)赵庆亮, 魏华江, 郭周义, 等. 偏振反射光谱在生物医学光子学中的应用[J]. 激光与光电子学进展, 2009, 46(10):78-87.
    [10]
    [11]
    [12] Walker J G, Chang Peter C Y, Hopcraft K I. Visibility depth improvement in active polarization imaging in scattering media[J]. Applied Optics, 2000, 39(27):4933-4941.
    [13] Candes E J, Tao T. Near optimal signal recovery from random projections:Universal encoding strategies[J]. IEEE Transactions on Info Theory, 2006, 52(12):5406-5425.
    [14]
    [15]
    [16] Candes E J, Tao T. Decoding by linear programming[J]. IEEE Transactions on Info Theory, 2005, 51(12):4203-4215.
    [17]
    [18] Donoho D L. For most large under determined systems of linear equations the minimal norm solution is also the sparsest solution[J]. Communication on Pure and Applied Mathematics, 2006, 59(6):797-829.
    [19] Bregman L M. The method of successive project for analysis and filtering of complex wavelets for shift invariant analysis and filtering of signals[J]. Applied and Computational Harmonic Analysis, 2001, 10(3):234-253.
    [20]
    [21]
    [22] Daubechies I, Defrise M, Mol C D. An iterative thresholding algorithm for linear inverse problems with least squares[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2007, 1(4):606-617.
    [23]
    [24] Mallat S. A Wavelet Tour of Signal Processing[M]. San Diego:Academic Press, 1999.
    [25] Bajwa W, Haupt J, Sayeed A, at al. Joint source-channel communication for distributed estimation in sensor networks[J]. IEEE Transactions Info Theory, 2007, 53(10):3629-3653.
    [26]
    [27]
    [28] Varshney K R, Cetin M, Fisher J W, et al. Sparse representation in structured to synthetic aperture radar[J]. IEEE Transaction Signal Processing, 2008, 56(8):3548-3561.
    [29]
    [30] Lustig M, Donoho D L, Pauly J M. Sparse MRI:the application of compressed sensing for rapid MR imaging[J]. Magnetic Resonance in Medicine, 2007, 58(6):1182-1195.
    [31] Zhang Cheng, Yang Hairong, Cheng Hong, et al. Image super-resolution reconstruction based on compressed sensing[J]. Journal of OptoelectronicsLaser, 2013, 24(4):805-811.(in Chinese)张成, 杨海蓉, 程鸿, 等. 基于压缩感知的超分辨率图像重建[J]. 光电子激光, 2013, 24(4):805-811.
    [32]
    [33] Gan L. Block compressed sensing of natural images[C]//Proceedings of the 15th International Conference on Digital Signal Processing, 2007:403-406.
  • [1] 张庆辉, 李浩, 吕磊, 卢盛林, 潘威.  基于相移轮廓术的双采样运动物体三维重构 . 红外与激光工程, 2023, 52(12): 20220891-1-20220891-6. doi: 10.3788/IRLA20220891
    [2] 孙强, 戴鹭楠, 应恺宁, 倪辰荫.  二分搜索和压缩感知在激光超声内部缺陷快速检测技术的应用 . 红外与激光工程, 2022, 51(2): 20210810-1-20210810-13. doi: 10.3788/IRLA20210810
    [3] 赵霖, 王爱民, 王崑声, 于成龙.  基于改进遗传算法的虚拟制造单元继承性重构调度技术 . 红外与激光工程, 2022, 51(11): 20220510-1-20220510-10. doi: 10.3788/IRLA20220510
    [4] 徐亦静, 吴志鹏, 王琦龙.  光谱域编码的压缩光谱测量技术 . 红外与激光工程, 2022, 51(11): 20220093-1-20220093-17. doi: 10.3788/IRLA20220093
    [5] 张赛文, 邓亚琦, 王冲, 冷潇泠, 张光富, 文兵, 邓杨保, 谭伟石, 田野, 李稳国.  基于多测量矢量压缩感知的超分辨荧光显微成像研究 . 红外与激光工程, 2021, 50(11): 20210484-1-20210484-8. doi: 10.3788/IRLA20210484
    [6] 吴剑波, 陆正武, 关玉蓉, 王庆东, 姜国松.  二维压缩感知多投影矩阵特征融合的SAR目标识别方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(6): 20200531-1-20200531-7. doi: 10.3788/IRLA20200531
    [7] 曹文焕, 黄树彩, 赵炜, 黄达.  二维非重构压缩感知自适应目标检测算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(1): 126001-0126001(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0126001
    [8] 尹红飞, 郭亮, 周煜, 孙剑锋, 曾晓东, 唐禹, 邢孟道.  基于改进SVA和压缩感知的SAL旁瓣抑制算法 . 红外与激光工程, 2018, 47(12): 1230005-1230005(8). doi: 10.3788/IRLA201847.1230005
    [9] 王中阳, 周燕飞, 张小伟, 沈灏, 李恩荣, 韩申生, 宓现强, 田立君, 彭玉峰.  基于随机采样的超高分辨率成像中快速压缩感知分析 . 红外与激光工程, 2017, 46(2): 201002-0201002(7). doi: 10.3788/IRLA201746.0201002
    [10] 史浩然, 李召龙, 沈同圣, 娄树理.  采样红外成像系统的混淆效应研究 . 红外与激光工程, 2016, 45(4): 404003-0404003(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0404003
    [11] 王昕, 吴景林, 范贤光, 许英杰, 卢仙聪, 左勇.  双波长激光移频激发拉曼光谱测试系统设计 . 红外与激光工程, 2016, 45(1): 106005-0106005(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0106005
    [12] 崔平, 倪林.  分布式压缩感知联合重构算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(12): 3825-3830.
    [13] 王士绅, 隋修宝, 陈钱, 顾国华.  高速高清CCD自适应相关双采样技术 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 155-159.
    [14] 王霞, 夏润秋, 金伟其, 刘敬, 梁建安.  红外偏振成像探测技术进展 . 红外与激光工程, 2014, 43(10): 3175-3182.
    [15] 刘晓诚, 薛模根, 黄勤超, 王峰.  基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2733-2739.
    [16] 尹继豪, 孙建颖.  基于压缩感知理论的波段重构方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1260-1264.
    [17] 崔建平, 王吉晖, 金伟其, 白廷柱, 高稚允.  焦平面热成像系统离散采样性能评价方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(8): 1973-1978,2007.
    [18] 陈春利, 谢红梅, 彭进业, 王志成, 王保平.  压缩感知机动目标ISAR成像新方法 . 红外与激光工程, 2013, 42(8): 2269-2274.
    [19] 谭歆, 冯晓毅, 王保平.  稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用 . 红外与激光工程, 2013, 42(11): 3137-3143.
    [20] 李泽, 王民钢, 刘小华, 赵跃进, 张存林.  基于压缩传感的太赫兹成像 . 红外与激光工程, 2013, 42(6): 1523-1527.
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-06-08
  • 修回日期:  2015-07-10
  • 刊出日期:  2016-02-25

基于压缩感知的偏振光成像技术研究

doi: 10.3788/IRLA201645.0228005
    作者简介:

    王朋(1989-),男,硕士生,主要从事光电成像方面的研究。Email:wangpengkks@163.com

基金项目:

国家自然科学基金(61405244);中国科学院西部之光重点项目(Y329591213)

  • 中图分类号: P715.5

摘要: 偏振成像技术是一种基于目标自身辐射或反射信号中所包含的偏振信息获取物体图像的方法,尤其在人工目标的探测和表面识别方面,相对光强度探测方式具有独特的优势。针对传统的偏振成像技术在复杂的成像环境中成像距离短和成像质量差的缺点,提出了一种基于压缩感知的新型偏振光成像技术。阐述了压缩感知理论的基本原理,构造了合适的采样矩阵和重构算法,设计了具体的成像系统,并通过压缩感知偏振成像实验证明了该成像技术的可行性。空气中实验结果表明,该成像系统能够重构出预先放置目标靶的偏振图像。此外在现有的实验条件基础上讨论并提出了几种改进系统成像质量的措施。

English Abstract

参考文献 (33)

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