CN105915869A - 一种彩色自适应压缩计算鬼成像系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种彩色自适应压缩计算鬼成像系统及其方法,包括PC、DLP、彩色目标图像、单像素光子探测器、数据采集与控制模块,其中PC、DLP、单像素光子探测器均与数据采集与控制模块连接;所述数据采集与控制模块控制DLP分别在白光、蓝光、红光下依次对彩色目标图像的Y、U、V分量的重要系数所在的位置进行投影,分别将投影白、蓝、红光时得到的数字信号传入PC,然后经过线性变换即得到Y、U、V三分量各自的小波重要系数;最后对Y、U、V三分量分别进行小波逆变换以及线性逆变换,重构出彩色图像。本发明有效的减少了采样次数同时保证没有丢失重要信息;利用单个单像素光子探测器和DLP组合的单光子相机结构,减小了系统尺寸,简化了系统结构。
Description
技术领域
本发明属于彩色自适应计算鬼成像技术,特别是一种彩色自适应压缩计算鬼成像系统及方法。
背景技术
近几年来,学者们将越来越多的注意力集中在了利用计算鬼成像技术对灰度图像进行重构,针对彩色图像的研究比较少。彩色图像在识别和探测中优于单色和黑白图像,因此彩色鬼成像是未来发展的主要方向。对于彩色图像的重构,一个比较直接且显而易见的方法就是分别获取红、绿、蓝三分量图像,然后对分量图像进行融合从而得到彩色图像。但是这种方法重构出来的彩色图像质量不佳,细节不是足够清晰。Welsh等人([1]S S.Welsh,M P.Edgar,R.Bowman,P.Jonathan,B.Sun,and M J.Padgett,“Fast full-color computational imaging withsingle-pixel detectors,”Opt.Express 21(20),23068-23074(2013).)等人利用散斑进行上千次的投影,利用压缩鬼成像的方法重构分量图像,然后将重构的红绿蓝分量图像直接融合得到全彩色三维图像。在该成像系统中,需要三个单像素探测器在不同位置同时采样,整个光路系统比较复杂,成本较高。Nagesh([2]P.Nageshand B.Li,“Compressive imaging of color images,”in International Conference onAcoustics,Speech and Signal Processing(IEEE,2009),pp.1261-1264.)提出红、绿、蓝三分量之间具有很强的内在联系,要想重构出质量较好的彩色图像,必须充分利用这种内在关联。鉴于此,Nagesh提出了一种CS重构算法,该算法利用交叉稀疏模型来重构红、绿、蓝分量。上述两种彩色图像重构方法中均利用CS算法来重构,但是CS也具有很多的缺点,例如在重构分辨率较大的图像时,计算开销巨大,重构时间过长。
发明内容
本发明的目的在于提供一种快速、结构简单以及在减少采样率的情况下能够保证重构出的彩色图像视觉效果更佳的彩色自适应压缩计算鬼成像系统及方法。
实现本发明目的的技术解决方案为:一种彩色自适应压缩计算鬼成像系统及其方法,包括PC、DLP、彩色目标图像、单像素光子探测器、数据采集与控制模块,其中PC、DLP、单像素光子探测器均与数据采集与控制模块连接;
所述数据采集与控制模块由采集单元、控制单元、模数处理单元组成,控制单元控制DLP分别在白光、蓝光、红光下依次对彩色目标图像的Y、U、V分量的重要系数所在的位置进行投影;控制单元将PC中生成的二进制图像显示在屏幕上,然后同步地将该二进制图像传送给DLP中的DMD,该DLP中DMD的各个微镜的状态根据二进制图像而进行变换,即如果二进制图像中是亮斑,那么对应位置的微镜显示状态为“开”;相反地,如果二进制图像中是暗斑,对应位置的微镜状态为“关”;当DLP将二进制图案投影在彩色目标图像上时,控制单元产生一个同步信号,触发单像素光子探测器对投影的图像进行采样,接收彩色目标图像的反射光强信号,采集单元采集到反射光强信号后,单像素光子探测器生成一个返回触发信号,返回触发信号传入控制单元,反射光强信号传入模数处理单元进行模数转换,最终分别将投影白、蓝、红光时得到的数字信号传入PC,然后经过线性变换即得到Y、U、V三分量各自的小波重要系数;最后对Y、U、V三分量分别进行小波逆变换以及线性逆变换,重构出彩色图像。
本发明与现有技术相比,其显著优点:(1)利用扩展的小波树对Y、U、V三分量的重要系数进行判断,简单、快捷,有效的减少了采样次数同时保证没有丢失重要信息。(2)避免了CS算法的计算开销,减小了重构所需的时间。(3)并非在传统RGB彩色空间中成像,而是选择在YUV彩色空间中进行成像,大大减小了所需的测量次数,提高了成像速率。(4)有效地避免了色彩失真,在相同的采样率下获得更好的图像质量。(5)利用单个单像素光子探测器和DLP组合的单光子相机结构,减小了系统尺寸,简化了系统结构。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1是本发明彩色压缩自适应计算鬼成像的原理示意图。
图2是扩展小波树的结构示意图。
图3是验证本发明所用的仿真图案以及部分细节放大图。
图4是使用本发明所述的方法在不同采样率下对仿真图案进行重构时的峰值性噪比(PSNR)。
图5是使用本发明所述的方法在采样率为15%时重构得到的彩色图像以及部分细节放大图。
图6是使用本发明所述的方法在采样率为35%时重构得到的彩色图像以及部分细节放大图。
具体实施方式
结合图1,本发明彩色自适应压缩计算鬼成像系统,包括PC1、DLP(digitallight projector)2、彩色目标图像3、单像素光子探测器4、数据采集与控制模块5,其中PC1、DLP2、单像素光子探测器4均与数据采集与控制模块5连接;
所述数据采集与控制模块5由采集单元、控制单元、模数处理单元组成,控制单元控制DLP2分别在白光、蓝光、红光下依次对彩色目标图像3的Y、U、V(Y为图像的亮度信号,U、V为图像的色度信号)分量的重要系数所在的位置进行投影;控制单元将PC1中生成的二进制图像显示在屏幕上,然后同步地将该二进制图像传送给DLP2中的DMD,该DLP2中DMD的各个微镜的状态根据二进制图像而进行变换,即如果二进制图像中是亮斑,那么对应位置的微镜显示状态为“开”;相反地,如果二进制图像中是暗斑,对应位置的微镜状态为“关”;当DLP2将二进制图案投影在彩色目标图像3上时,控制单元产生一个同步信号,触发单像素光子探测器4对投影的图像进行采样,接收彩色目标图像3的反射光强信号,采集单元采集到反射光强信号后,单像素光子探测器4生成一个返回触发信号,返回触发信号传入控制单元,反射光强信号传入模数处理单元进行模数转换,最终分别将投影白、蓝、红光时得到的数字信号传入PC1,然后经过线性变换即得到Y、U、V三分量各自的小波重要系数;最后对Y、U、V三分量分别进行小波逆变换以及线性逆变换,重构出彩色图像。
本发明彩色自适应压缩计算鬼成像方法,包括以下步骤:
第一步,选择投影光的颜色,由PC1的labview生成Haar小波基的二进制图像,通过数据采集与控制模块5的控制单元控制DMD上每个微镜的开关,LED发出的光通过透镜照射在DMD上,由DMD反射Haar小波基的二进制图像对目标彩色图像进行投影。
第二步,当单像素光子探测器4对彩色目标图像3的反射光强信号进行采样时,使DLP2在彩色目标图像3上投影的图像和PC端1产生的投影图像一致,并且每幅投影图像只投影一次。对数据采样期间通过同步过程来克服计算机图形管线的各种延迟,使DLP2在彩色目标图像3上投影的图像和PC端1产生的投影图像一致,同步过程如下:
步骤1,由PC1端的Labview产生Haar小波基的二进制图像,通过DLP2进行投影得到投影图像;
步骤2,投影图像完全投影且在维持期间,由数据采集与控制模块5中的控制单元产生一个触发信号输送给单像素光子探测器1,使其对彩色目标图像3的反射光强信号进行采样;
步骤3,单像素光子探测器4采样结束后,生成一个返回触发信号,该返回触发信号传入控制单元,反射光强信号传入模数处理单元进行模数转换;
步骤4,采样得到的反射光强信号通过模数转换后得到的信号存储在PC1中,返回触发信号使PC端生成新的投影图像并进行下一轮的投影。
第三步,数据采集与控制模块5的控制单元控制DLP2分别在白光、蓝光、红光下依次对彩色目标图像3的Y、U、V分量的重要系数(即重要小波系数)所在的位置进行投影和判断。单像素光子探测器4采样得到的反射光强信号通过数据采集与控制模块5中的模数处理单元模数转换变为数字信号传入PC1,投影白色光时得到Y分量子系数中的重要小波系数,投影蓝色、红色光之后分别得到U、V分量子系数中的重要小波系数,然后对Y、U、V三分量分别进行小波逆变换以及线性逆变换,最终重构出彩色图像。其中Y、U、V三分量中需要采集的重要系数判断和得到过程如下:
数据采集与控制模块5中的控制单元控制DLP2首先在白色光下对彩色目标图像3投影由PC1的labview生成Haar小波基的二进制图像,单像素光子探测器4对彩色目标图像3的反射光强信号进行采样,采样得到的反射光强信号通过数据采集与控制模块5的模数处理单元转换变为数字信号传入PC1,扫描采样结束后得到图像亮度信号Y的低分辨率的粗糙图像,对该粗糙图像进行一级分解得到高一层的小波系数,然后利用Y分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后数据采集与控制模块5中的控制单元控制DLP2仍然投白色光,对Y分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描采样,直至所有子系数中的重要系数全部采集完;
数据采集与控制模块5控制DLP2依次在蓝色、红色光下对彩色目标图像3进行投影扫描,然后根据已经得到的较低分辨率的亮度信号Y的粗糙图像,经过线性运算计算得到与Y具有相同分辨率的U、V分量的小波数;对U分量进行一级分解得到高一层的小波系数,利用U分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系设定阈值(例如采样率为15%时,阈值设置为10)确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所处的位置,只有同时满足这两个条件(即第一个条件是利用U分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间分关系来确定出重要系数所在的位置。第二个条件是判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所在的位置。)时对该位置进行标记;对V分量进行一级分解得到高一层的小波系数,利用V分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系设定阈值确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所处的位置,只有同时满足这两个条件时对该位置进行标记;数据采集与控制模块5控制DLP2依次在蓝色、红色光下,对上述标记的U、V分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描,直至所有子系数中的重要系数全部采集完;
U=0.493(B-Y) (1)
V=0.877(R-Y) (2)
已经在白光照明下得到了Y分量的粗糙图像,然后又在蓝光、红光下依次对目标进行扫描,分别得到蓝光下的粗糙图像(公式(1)里的B)和红光下的粗糙图像(公式(2)里的R)。然后分别利用公式(1)和公式(2)进行简单运算就可以得到U、V分量的小波数。
本发明彩色自适应压缩计算鬼成像方法中,进一步根据人眼视觉特性,在采集的过程中,将Y分量的父系数以及子系数中所有的重要系数全部采集,而不采集U、V分量的最大分辨率层中的高频(LH,HL,HH)重要系数,只保留了低频分量(LL)的重要系数,这样能够进一步减少采样,同时不会对图像效果造成大的影响。
众所周知,每个颜色都可以用亮度和色度描述,因此为了重构出具有较高质量的彩色图像,本发明选择在YUV彩色空间中对彩色图像进行重构,其中Y代表亮度,U、V代表色度。亮度和色度之间几乎没有关联,因此在相同的采样次数下,在YUV彩色空间中进行重构所获得的有效信息比在RGB彩色空间中获得的信息量多。除此之外,在YUV彩色空间中可以充分利用亮度和色度的物理意义以及人眼的视觉特性,从而能显著减少采样次数,获得更高的图像质量。
实施例
本实施实例中,使用DLP LightCrafter 4500。DLP LightCrafter 4500是TI推出的光控制评估模块,它主要由两个子系统组成,一个是光引擎部分,主要包含光学镜头,白、红、绿、蓝LED光源和像素为912*1140的DMD等;另一个是驱动板,主要包含LED驱动电路、DLPC350DMD控制器、电源管理电路、DVI转RGB装置等。PC端通过板卡PXI-6552连接单像素光子探测器的触发和返回信号端,单像素光子探测器的数据输出端连接PC,并将数据存储在PC中。DLPLightCrafter 4500的DVI接口连接PC的显示屏。通过PC上的控制软件选择DLPLightCrafter 4500的数据传输方式,由于DLP LightCrafter 4500的闪存内存仅为32MB,可存储的投影pattern数目不能满足小波重构需要。因此本发明选择patternsequence下的video port。首先选择投影光的颜色,由PC端的labview生成Haar小波基的二进制图像,通过驱动板控制DMD上每个微镜的开关,LED发出的光通过透镜照射在DMD上。由DMD反射Haar小波基的二进制图像对目标彩色图像进行投影。
本实施实例中目标像素为256*256,小波分解层数为3层,即第三层小波数的分辨率为64*64(LL,LH,HH的分辨率均为32*32),第二层小波数的分辨率为128*128,第一层小波数的分辨率为256*256。对Y分量而言,采集整个三层小波树中所有的重要系数。对U、V分量而言,只采集第二层,第三层小波数中的重要系数。将采集到的Y、U、V三分量分别进行小波逆变换后,由于U、V分量的分辨率为128*128,因此还需要分别对这两个分量进行2*2的像素填充,最后按照公式(1)和公式(2)再进行线性逆变换,进行三分量融合,即可得到重构后的彩色图像。具体有以下步骤:
1.通过PC端1的Labview产生Haar小波基的二进制图像的投影图像,投影图像中,只有需要采集的像素处是亮斑,其余像素处均为暗斑。
2.当单像素光子探测器4对目标图像3的反射光强信号进行采样时,DLP2在目标图像3上投影的图像和PC端1产生的投影图像是一致的,并且每幅投影图像只投影一次,这就需要在数据采样期间增加一些同步过程来克服涉及计算机图形管线的各种延迟。数据采样期间的同步过程如下:
2.1首先由PC端1通过Labview程序随机产生Haar小波基的二进制图像的投影图像。投影图像在PC端1完全显示后,NI的板卡产生一个触发信号使DLP2将二进制图像投影在目标图像3上。
2.2完全投影后由数据采集与控制模块5产生一个触发信号输送给单像素光子探测器4,使单像素光子探测器4对目标图像3的反射光强信号进行采样。
2.3单像素光子探测器4采样结束后,生成一个返回触发信号,随同采样得到的反射光强信号一起传输回数据采集与控制模块5。
2.4采样数据通过模数转换后得到的信号存储在PC1中。返回触发信号使PC端1生成新的投影图像并进行下一轮的投影,直至对步骤3中所有标记的重要系数采集结束为止。
3.Y、U、V三个分量各自的父系数的采集以及子系数中重要的小波数的判断以及采集过程如下:
3.1在白色光下对目标图像3投影由PC1的labview生成Haar小波基的二进制图像,单像素光子探测器4对目标图像3的反射光强信号进行采样,采样得到的反射光强信号通过数据采集与控制模块5中的模数转换变为数字信号传入PC1,扫描采样结束后可得到图像亮度信号Y的分辨率为64*64的粗糙图像。对其进行一级分解得到高一层的小波系数,然后利用Y分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系(如图2所示)确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后数据采集与控制模块5控制DLP2仍然投白色光,对Y分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描采样,直至所有子系数中的重要系数全部采集完。
3.2数据采集与控制模块5控制DLP2在蓝色光下对目标图像3进行投影扫描,可结合已得到的亮度信号Y的分辨率较低的粗糙图像以及2式计算得到与Y具有相同分辨率为64*64的U分量的粗糙图像。对U分量进行一级分解得到高一层的小波系数,然后利用U分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系设定阈值确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所处的位置,只有同时满足这两个条件时对该位置进行标记。在所有标记的U分量的重要子系数中,不采集U分量的最大分辨率层中的高频重要系数,只保留了U分量低频分量的重要系数。数据采集与控制模块5控制DLP2在蓝色光下,对上述标记的U分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描,直至所有子系数中的重要系数全部采集完。
3.3数据采集与控制模块5控制DLP2在红色光下对目标图像3进行投影扫描,可结合已得到的亮度信号Y的分辨率较低的粗糙图像以及3式计算得到与Y具有相同分辨率为64*64的V分量的粗糙图像。对V分量进行一级分解得到高一层的小波系数,然后利用V分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系设定阈值确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所处的位置,只有同时满足这两个条件时对该位置进行标记。在所有标记的V分量的重要子系数中,不采集V分量的最大分辨率层中的高频重要系数,只保留了V分量各自低频分量的重要系数。数据采集与控制模块5控制DLP2依次在红色光下,对上述标记的V分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描,直至所有子系数中的重要系数全部采集完。
4.单像素光子探测器4采样得到的反射光强信号通过数据采集与控制模块5中的模数转换变为数字信号传入PC1。在PC1中,根据公式(1)、(2)结合已经采集到的Y分量的小波系数,计算出U、V分量的重要小波系数。然后由matlab对得到的Y、U、V分量的小波系数分别进行小波逆变换,变换后的Y分量的分辨率为256*256,U、V分量的分辨率为128*128,对U、V分量分别进行2*2的像素填充。最后,再进行线性变换,进行三分量融合,即可得到重构后的彩色图像。
本发明通过数据仿真验证了该发明的有效性。如图3所示是验证本发明所用的原始图案以及部分细节放大图。图4是使用本发明所述的方法在不同采样率下对仿真图案进行重构时的峰值性噪比(PSNR)。图5是使用本发明所述的方法在采样率为15%时重构得到的彩色图像以及部分细节放大图。图6是使用本发明所述的方法在采样率为35%时重构得到的彩色图像以及部分细节放大图。可以看出本发明能够在采样率较低的情况下有效地重构出彩色图像,图像细节清晰可辨且避免了彩色失真。
Claims (5)
1.一种彩色自适应压缩计算鬼成像系统,其特征在于包括PC(1)、DLP(2)、彩色目标图像(3)、单像素光子探测器(4)、数据采集与控制模块(5),其中PC(1)、DLP(2)、单像素光子探测器(4)均与数据采集与控制模块(5)连接;
所述数据采集与控制模块(5)由采集单元、控制单元、模数处理单元组成,控制单元控制DLP(2)分别在白光、蓝光、红光下依次对彩色目标图像(3)的Y、U、V分量的重要系数所在的位置进行投影;控制单元将PC(1)中生成的二进制图像显示在屏幕上,然后同步地将该二进制图像传送给DLP(2)中的DMD,该DLP(2)中DMD的各个微镜的状态根据二进制图像而进行变换,即如果二进制图像中是亮斑,那么对应位置的微镜显示状态为“开”;相反地,如果二进制图像中是暗斑,对应位置的微镜状态为“关”;当DLP(2)将二进制图案投影在彩色目标图像(3)上时,控制单元产生一个同步信号,触发单像素光子探测器(4)对投影的图像进行采样,接收彩色目标图像(3)的反射光强信号,采集单元采集到反射光强信号后,单像素光子探测器(4)生成一个返回触发信号,返回触发信号传入控制单元,反射光强信号传入模数处理单元进行模数转换,最终分别将投影白、蓝、红光时得到的数字信号传入PC(1),然后经过线性变换即得到Y、U、V三分量各自的小波重要系数;最后对Y、U、V三分量分别进行小波逆变换以及线性逆变换,重构出彩色图像。
2.一种彩色自适应压缩计算鬼成像方法,其特征在于包括以下步骤:
第一步,选择投影光的颜色,由PC(1)的labview生成Haar小波基的二进制图像,通过数据采集与控制模块(5)的控制单元控制DMD上每个微镜的开关,LED发出的光通过透镜照射在DMD上,由DMD反射Haar小波基的二进制图像对目标彩色图像进行投影;
第二步,当单像素光子探测器(4)对彩色目标图像(3)的反射光强信号进行采样时,使DLP(2)在彩色目标图像(3)上投影的图像和PC端(1)产生的投影图像一致,并且每幅投影图像只投影一次;
第三步,数据采集与控制模块(5)的控制单元控制DLP(2)分别在白光、蓝光、红光下依次对彩色目标图像(3)的Y、U、V分量的重要系数所在的位置进行投影和判断;单像素光子探测器(4)采样得到的反射光强信号通过数据采集与控制模块(5)中的模数处理单元模数转换变为数字信号传入PC(1),投影白色光时得到Y分量子系数中的重要小波系数,投影蓝色、红色光之后分别得到U、V分量子系数中的重要小波系数,然后对Y、U、V三分量分别进行小波逆变换以及线性逆变换,最终重构出彩色图像。
3.根据权利要求2所述的彩色压缩计算鬼成像方法,其特征在于在第二步中,对数据采样期间通过同步过程来克服计算机图形管线的各种延迟,使DLP(2)在彩色目标图像(3)上投影的图像和PC端(1)产生的投影图像一致,同步过程如下:
步骤1,由PC(1)端的Labview产生Haar小波基的二进制图像,通过DLP(2)进行投影得到投影图像;
步骤2,投影图像完全投影且在维持期间,由数据采集与控制模块(5)中的控制单元产生一个触发信号输送给单像素光子探测器(1),使其对彩色目标图像(3)的反射光强信号进行采样;
步骤3,单像素光子探测器(4)采样结束后,生成一个返回触发信号,该返回触发信号传入控制单元,反射光强信号传入模数处理单元进行模数转换;
步骤4,采样得到的反射光强信号通过模数转换后得到的信号存储在PC(1)中,返回触发信号使PC端生成新的投影图像并进行下一轮的投影。
4.根据权利要求2所述的彩色自适应压缩计算鬼成像方法,其特征在于在第三步中,Y、U、V三分量中需要采集的重要系数判断和得到过程如下:
数据采集与控制模块(5)中的控制单元控制DLP(2)首先在白色光下对彩色目标图像(3)投影由PC(1)的labview生成Haar小波基的二进制图像,单像素光子探测器(4)对彩色目标图像(3)的反射光强信号进行采样,采样得到的反射光强信号通过数据采集与控制模块(5)的模数处理单元转换变为数字信号传入PC(1),扫描采样结束后得到图像亮度信号Y的低分辨率的粗糙图像,对该粗糙图像进行一级分解得到高一层的小波系数,然后利用Y分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后数据采集与控制模块(5)中的控制单元控制DLP(2)仍然投白色光,对Y分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描采样,直至所有子系数中的重要系数全部采集完;
数据采集与控制模块(5)控制DLP(2)依次在蓝色、红色光下对彩色目标图像(3)进行投影扫描,然后利用已经得到的较低分辨率的亮度信号Y的粗糙图像和在蓝色、红色光下所获得的粗糙图像,根据公式(1)、(2)分别计算得到与Y具有相同分辨率的U、V分量的小波数;对U分量进行一级分解得到高一层的小波系数,利用U分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系设定阈值确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所处的位置,只有同时满足这两个条件时对该位置进行标记;对V分量进行一级分解得到高一层的小波系数,利用V分量扩展小波树的父子系数与兄弟系数之间的关系设定阈值确定下一层子系数中的重要系数的位置,然后判断这些位置处是否为Y分量小波树中重要系数所处的位置,只有同时满足这两个条件时对该位置进行标记;数据采集与控制模块(5)控制DLP(2)依次在蓝色、红色光下,对上述标记的U、V分量子系数中的重要系数的位置进行投影扫描,直至所有子系数中的重要系数全部采集完;
U=0.493(B-Y) (1)
V=0.877(R-Y) (2)
5.根据权利要求4所述的彩色自适应压缩计算鬼成像方法,其特征在于根据人眼视觉特性,在采集的过程中,将Y分量的父系数以及子系数中所有的重要系数全部采集,而不采集U、V分量的最大分辨率层中的高频(LH,HL,HH)重要系数,只保留了低频分量(LL)的重要系数,这样能够进一步减少采样,同时不会对图像效果造成大的影响。
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106570876A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-04-19 | 南京理工大学 | 一种提取鬼成像图像边缘的方法 |
CN107016637A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-08-04 | 北京理工大学 | 一种用于提高鬼成像效率的自适应成像方法 |
CN108259865A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-07-06 | 暨南大学 | 一种基于单像素探测器的彩色成像方法和系统 |
CN108499904A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-09-07 | 合肥欣畅源光电科技有限公司 | 建筑垃圾砖砼骨料分选装置及方法 |
CN109151191A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-04 | 吉林工程技术师范学院 | 基于关联成像算法实现便携式单像素相机的成像方法 |
CN110319790A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-10-11 | 首都师范大学 | 一种基于彩色散斑场的全彩色计算鬼成像方法 |
CN112929616A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-08 | 南京工程学院 | 一种基于单像素成像系统和彩色调制的光度立体视觉图源获取方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102510282A (zh) * | 2011-10-25 | 2012-06-20 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种时间分辨单光子计数二维成像系统及方法 |
CN102759408A (zh) * | 2011-04-25 | 2012-10-31 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种单光子计数成像系统及其方法 |
WO2013060134A1 (zh) * | 2011-10-25 | 2013-05-02 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种时间分辨单光子或极弱光多维成像光谱系统及方法 |
CN103164850A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-06-19 | 南京邮电大学 | 一种基于压缩感知的多聚焦图像融合方法及装置 |
CN103472457A (zh) * | 2013-09-13 | 2013-12-25 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 稀疏孔径压缩计算关联飞行时间的三维成像系统及方法 |
CN103559696A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-02-05 | 南京邮电大学 | 一种基于压缩感知的图像融合方法 |
CN104123740A (zh) * | 2014-07-08 | 2014-10-29 | 浙江传媒学院 | 一种基于压缩感知的图像重构方法 |
CN104143178A (zh) * | 2014-06-27 | 2014-11-12 | 山东大学(威海) | 一种基于压缩感知理论的三个正则项的磁共振图像重构方法 |
CN104242947A (zh) * | 2014-08-25 | 2014-12-24 | 南京邮电大学 | 一种基于Haar小波树的SAMP重构方法 |
CN104318532A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-01-28 | 湘潭大学 | 一种结合压缩感知的二次图像融合方法 |
CN104656099A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-05-27 | 西安西光创威光电有限公司 | 一种基于Haar小波兄弟系数的自适应压缩采样成像方法 |
CN104796674A (zh) * | 2015-04-17 | 2015-07-22 | 南京理工大学 | 基于压缩感知的彩色成像装置及方法 |
-
2016
- 2016-04-22 CN CN201610257899.4A patent/CN105915869A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102759408A (zh) * | 2011-04-25 | 2012-10-31 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种单光子计数成像系统及其方法 |
CN102510282A (zh) * | 2011-10-25 | 2012-06-20 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种时间分辨单光子计数二维成像系统及方法 |
WO2013060134A1 (zh) * | 2011-10-25 | 2013-05-02 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 一种时间分辨单光子或极弱光多维成像光谱系统及方法 |
CN103164850A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-06-19 | 南京邮电大学 | 一种基于压缩感知的多聚焦图像融合方法及装置 |
CN103472457A (zh) * | 2013-09-13 | 2013-12-25 | 中国科学院空间科学与应用研究中心 | 稀疏孔径压缩计算关联飞行时间的三维成像系统及方法 |
CN103559696A (zh) * | 2013-09-29 | 2014-02-05 | 南京邮电大学 | 一种基于压缩感知的图像融合方法 |
CN104143178A (zh) * | 2014-06-27 | 2014-11-12 | 山东大学(威海) | 一种基于压缩感知理论的三个正则项的磁共振图像重构方法 |
CN104123740A (zh) * | 2014-07-08 | 2014-10-29 | 浙江传媒学院 | 一种基于压缩感知的图像重构方法 |
CN104242947A (zh) * | 2014-08-25 | 2014-12-24 | 南京邮电大学 | 一种基于Haar小波树的SAMP重构方法 |
CN104318532A (zh) * | 2014-10-23 | 2015-01-28 | 湘潭大学 | 一种结合压缩感知的二次图像融合方法 |
CN104656099A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-05-27 | 西安西光创威光电有限公司 | 一种基于Haar小波兄弟系数的自适应压缩采样成像方法 |
CN104796674A (zh) * | 2015-04-17 | 2015-07-22 | 南京理工大学 | 基于压缩感知的彩色成像装置及方法 |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106570876A (zh) * | 2016-10-24 | 2017-04-19 | 南京理工大学 | 一种提取鬼成像图像边缘的方法 |
CN106570876B (zh) * | 2016-10-24 | 2019-05-07 | 南京理工大学 | 一种提取鬼成像图像边缘的方法 |
CN107016637A (zh) * | 2017-03-21 | 2017-08-04 | 北京理工大学 | 一种用于提高鬼成像效率的自适应成像方法 |
CN107016637B (zh) * | 2017-03-21 | 2019-09-17 | 北京理工大学 | 一种用于提高鬼成像效率的自适应成像方法 |
CN108259865A (zh) * | 2018-03-09 | 2018-07-06 | 暨南大学 | 一种基于单像素探测器的彩色成像方法和系统 |
CN108499904A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-09-07 | 合肥欣畅源光电科技有限公司 | 建筑垃圾砖砼骨料分选装置及方法 |
CN109151191A (zh) * | 2018-08-10 | 2019-01-04 | 吉林工程技术师范学院 | 基于关联成像算法实现便携式单像素相机的成像方法 |
CN109151191B (zh) * | 2018-08-10 | 2020-06-19 | 吉林工程技术师范学院 | 基于关联成像算法实现便携式单像素相机的成像方法 |
CN110319790A (zh) * | 2019-04-23 | 2019-10-11 | 首都师范大学 | 一种基于彩色散斑场的全彩色计算鬼成像方法 |
CN112929616A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-08 | 南京工程学院 | 一种基于单像素成像系统和彩色调制的光度立体视觉图源获取方法 |
CN112929616B (zh) * | 2021-01-21 | 2022-12-20 | 南京工程学院 | 一种基于单像素成像系统和彩色调制的光度立体视觉图源获取方法 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
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