論文の概要: Efficient Fourier single-pixel imaging with Gaussian random sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02317v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 01:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 19:04:28.176013
• Title: Efficient Fourier single-pixel imaging with Gaussian random sampling
• Title（参考訳）: ガウスランダムサンプリングによる高能率フーリエ単画素イメージング
• Authors: Ziheng Qiu, Xinyi Guo, Tianao Lu, Pan Qi, Zibang Zhang, Jingang Zhong
• Abstract要約: フーリエ単画素イメージング(FSI)のための新しいサンプリング手法を提案する。 これにより、FSIは測定回数を減らして鮮明でシャープな画像を再構成することができる。 提案手法と併用して,256×256ピクセルの鮮明で鮮明な画像を10%のサンプリング比で再構成できる圧縮FSIを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2355696607086075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fourier single-pixel imaging (FSI) is a branch of single-pixel imaging techniques. It uses Fourier basis patterns as structured patterns for spatial information acquisition in the Fourier domain. However, the spatial resolution of the image reconstructed by FSI mainly depends on the number of Fourier coefficients sampled. The reconstruction of a high-resolution image typically requires a number of Fourier coefficients to be sampled, and therefore takes a long data acquisition time. Here we propose a new sampling strategy for FSI. It allows FSI to reconstruct a clear and sharp image with a reduced number of measurements. The core of the proposed sampling strategy is to perform a variable density sampling in the Fourier space and, more importantly, the density with respect to the importance of Fourier coefficients is subject to a one-dimensional Gaussian function. Combined with compressive sensing, the proposed sampling strategy enables better reconstruction quality than conventional sampling strategies, especially when the sampling ratio is low. We experimentally demonstrate compressive FSI combined with the proposed sampling strategy is able to reconstruct a sharp and clear image of 256-by-256 pixels with a sampling ratio of 10%. The proposed method enables fast single-pixel imaging and provides a new approach for efficient spatial information acquisition.
• Abstract（参考訳）: fourier single-pixel imaging (fsi) は単一画素イメージング技術の分野である。 フーリエ領域における空間情報取得のための構造化パターンとしてフーリエ基底パターンを用いる。 しかし、fsiによって再構成された画像の空間分解能は、主にサンプルされたフーリエ係数の数に依存する。 高分解能画像の再構成は通常、多くのフーリエ係数をサンプリングする必要があるため、データ取得には長い時間がかかる。 本稿では,FSIの新しいサンプリング戦略を提案する。 fsiは、透明でシャープな画像を、少ない数の計測値で再構築できる。 提案したサンプリング戦略の中核はフーリエ空間における可変密度サンプリングを行うことであり、より重要なことにフーリエ係数の重要性に関する密度は1次元ガウス関数に従う。 提案手法は, 圧縮センシングと組み合わせることで, 従来のサンプリング手法, 特にサンプリング比が低い場合に, 高い再現性を実現する。 提案手法と併用して,256×256ピクセルの鮮明で鮮明な画像を10%のサンプリング比で再構成できる圧縮FSIを実験的に実証した。 提案手法は,高速な単一画素イメージングを可能にし,効率的な空間情報取得のための新しい手法を提供する。

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