具有动态超采样的自适应中央凹单像素成像

作为传统多像素相机的替代方案，单像素相机利用单个探测器测量场景与一组模式之间的相关性来记录图像。然而，以这种方式对场景进行完整采样所需的相关测量次数至少与重建图像中的像素数相同。因此，单像素成像系统通常帧率较低。为了缓解这一问题，人们开发了多种压缩感知技术，这些技术依赖于场景的先验知识，从欠采样测量集中重建图像。在本工作中，我们采取了不同的方法，采用了一种受动物界中央凹视觉系统启发的策略——一种利用许多动态场景中存在的时空冗余的框架。在我们的单像素成像系统中，高分辨率的中央凹区域跟随场景内的运动，但与简单的缩放不同，每一帧都能从整个视场中提供新的空间信息。使用这种方法，我们证明了在记录快速演化特征的细节所需时间上减少了四倍，同时在连续多帧中积累缓慢演化区域的细节。这种分层超采样技术能够重建视频流，其中分辨率和有效曝光时间在空间上变化，并根据场景的演化动态自适应。本文描述的方法可以补充现有的压缩感知方法，并可用于增强各种依赖顺序相关测量的计算成像系统。