基于结构化随机矩阵的分块压缩感知光场重建

作者：阳宁凯; 戴国骏; 周文晖; 张桦^*

来源：杭州电子科技大学学报(自然科学版), 2018, 38(06): 28-34.

DOI：10.13954/j.cnki.hdu.2018.06.006

• 信号处理
• 光场
• 压缩感知
• 结构化随机矩阵

为改善由于采集图像大、传输数据多导致光场重建效率不高的问题,提出基于结构化随机矩阵的分块压缩感知光场重建方法。在光场图像重建阶段,将结构化随机矩阵(SRM)作为测量矩阵运用到分块压缩感知算法中。在分块压缩感知的基础上,提出适合光场信号重建的基于结构化随机矩阵的分块压缩感知(BCS-SPL-SRM)算法,实验结果表明,与使用非结构化随机矩阵作测量矩阵的算法相比,在分块大小为32时,使用新算法重建光场图像的PSNR平均提高5.09dB,在采样率为0.8时,重建平均时间缩短3.61s。

• 单位
  杭州电子科技大学