面向受限自主探测系统的感兴趣区域优先采样
图像与视频处理
2022-04-21 v2
摘要
已知空间漫游车的面向目标自主操作能增加任务的科学产出。本工作中我们提出一种称为 RoI 优先采样（RPS）的算法，该算法在探测场景中优先处理感兴趣区域（RoIs），以有效利用漫游车上成像设备的有限资源。此优先级基于一种估计器，其在不计算更精细尺度重建的情况下评估 RoIs 连续空间尺度上信息内容的变化。该称为细化指示符（RI）的估计器被推导并给出动机。讨论了基于经典与多级压缩感知、针对单像素相机架构的多尺度采集方法。算法性能在遥感图像上得到验证，并与最先进的多分辨率重建算法比较。在所考虑的次采样率下，RPS 被证明能更好地利用系统资源来重建 RoIs。
引用
@article{arxiv.2107.07186,
title = {Region-of-Interest Prioritised Sampling for Constrained Autonomous Exploration Systems},
author = {Protim Bhattacharjee and Martin Burger and Anko Boerner and Veniamin I. Morgenshtern},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.07186},
year = {2022}
}