分块式无透镜压缩相机

现有的无透镜压缩相机（$\text{L}^2\text{C}^2$）~\cite{Huang13ICIP} 存在采集率低的问题，导致在短时间采集时图像分辨率较低。在本工作中，我们提出了一种新方案以缓解这些缺点。我们将现有 $\text{L}^2\text{C}^2$ 中使用的基于全局的压缩感知替换为基于局部块（patch）的压缩感知。我们对每个块使用单个传感器，而不是对整个图像使用单个传感器，从而形成多个但空间并行的传感器 $\text{L}^2\text{C}^2$。这种新相机保留了现有 $\text{L}^2\text{C}^2$ 的优势，同时带来了以下额外好处：1) 由于每个块可以非常小，例如 $8\times 8$ 像素，我们仅需采集约 10 次测量即可实现合理的重建。因此，采集时间可以显著减少。2) 每个块中使用的编码图案可以相同，因此感知矩阵的大小仅为块大小，而现有 $\text{L}^2\text{C}^2$ 中为整个图像大小。这节省了感知矩阵的内存需求并加快了重建速度。3) 基于块的图像重建速度快，且由于存在实时拼接算法，我们可以执行实时重建。4) 这些小块可以集成到任意数量，从而在保持快速采集率和快速重建的同时生成超高分辨率图像。我们在本文中开发了这种分块式 $\text{L}^2\text{C}^2$ 的多种几何结构。我们构建了所提出的分块式 $\text{L}^2\text{C}^2$ 的原型，并展示了真实数据的优异结果。