极端压缩率下的压缩纯相位滤波
计算机视觉与模式识别
2016-09-30 v5 光学
摘要
我们提出了一种高效方法，用于重建压缩测量图像与纯相位滤波器之间的相关性。该方法基于纯相位滤波的两个性质：此种滤波是酉循环变换，且其产生的相关平面通常是稀疏的。得益于这些性质，纯相位滤波器与压缩感知框架完全兼容。此外，当纯相位滤波用作压缩矩阵时，基于 lasso 的恢复算法非常快速。所提方法可视为基于相关的模式识别技术的推广，其在此直接应用于非自适应获取的压缩数据。在测量时，不需要待扫描数据所属目标对象的任何先验知识。我们表明，以极高压缩率测量的图像仍可能包含用于目标分类与定位的足够信息，即使压缩率之高已使得在重建图像中视觉识别目标不再可能。我们将该方法应用于单像素相机获得的高度欠采样测量，采样基于随机选取的 Walsh-Hadamard 模式。
引用
@article{arxiv.1604.07751,
title = {Compressive phase-only filtering at extreme compression rates},
author = {David Pastor-Calle and Anna Pastuszczak and Michal Mikolajczyk and Rafal Kotynski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.07751},
year = {2016}
}