彩色自適應(yīng)壓縮鬼成像.pdf

1、彩色成像在目標(biāo)探測和識別領(lǐng)域中具有重要意義，但目前針對彩色圖像重構(gòu)的算法研究很少。傳統(tǒng)彩色成像方法多是將基于計算鬼成像機制的灰度重構(gòu)方法，諸如壓縮感知等，直接用來對彩色圖像的紅(R)、綠(G)、藍(B)三個分量分別進行重構(gòu)。然而，一方面壓縮感知的計算開銷大，重構(gòu)所需時間長，且隨著成像分辨率的增加而成指數(shù)型增長;另一方面，R、G、B三分量之間有很強的相關(guān)性，如果對三分量分別進行測量和重構(gòu)，將會導(dǎo)致彩色圖像的重構(gòu)質(zhì)量不高。
　　針對現(xiàn)

2、有彩色成像方法重構(gòu)時間長、重構(gòu)圖像效果不好的弊端，本文循序漸進地提出了三種彩色自適應(yīng)壓縮成像方法:
　　1.EWT-ACS RGB算法。將擴展小波樹自適應(yīng)壓縮采樣(EWT-ACS)引入彩色成像過程中，使用EWT-ACS對R、G、B三分量分別進行重構(gòu)。該方法有效地避免了壓縮感知所帶來的計算開銷，可以快速重構(gòu)任意大小的圖像，大大提高了成像速率。
　　2.EWT-ACS RGBY算法。在EWT-ACS RGB算法的基礎(chǔ)上，加入對成

3、像物體的亮度信息，即Y分量的采集，充分利用人眼的視覺特性，有效改善了重構(gòu)彩色圖像的質(zhì)量，使得細(xì)節(jié)更加清晰。
　　3.EWT-ACS YUV算法。分析了在YUV彩色空間中成像的優(yōu)勢，該算法充分利用了U、V分量在小波域中的稀疏性、亮度與色度分量的內(nèi)在依存關(guān)系，以及人眼的視覺特性，避免了對R、G、B三分量之間的強相關(guān)性進行建模所帶來的計算開銷。該方法顯著地減少了重構(gòu)所需的測量次數(shù)和測量時間，大大提高了重構(gòu)圖像的質(zhì)量。
　　本文搭建

4、了彩色自適應(yīng)壓縮成像的實驗系統(tǒng)，在對所提出的三種算法以及現(xiàn)有的幾種彩色成像算法進行仿真比較之外，通過實驗來驗證所提出方法的可行性和數(shù)值仿真的結(jié)果。仿真和實驗結(jié)果表明，本文所提出的三種方法避免了壓縮感知所帶來的計算開銷，與傳統(tǒng)的彩色成像方法相比，有效地降低了重構(gòu)所需的采樣次數(shù)以及重構(gòu)時間，顯著提高了成像速率;同時在相同的采樣次數(shù)之下，能提供更好的成像質(zhì)量，特別是EWT-ACSYUV算法，無論是在成像的清晰度還是色彩準(zhǔn)確度方面，都表現(xiàn)最佳。