图像特征驱动的太赫兹单像素成像测量矩阵排序优化方法
Abstract
在太赫兹单像素成像中，测量矩阵对压缩采样的效率与图像重建质量至关重要。基于此，提出一种图像多特征协同驱动的哈达玛矩阵排序优化方法。该方法通过构建图像特征与测量矩阵的关联度模型，引入动态归一化均方误差作为评估指标，并综合图像的局部对比度、梯度幅值与全局亮度偏离度，以分别量化纹理细节敏感度、边缘信息强度与能量分布特性，进而指导矩阵的优化。实验结果表明：在3%~30%的采样率范围内，所提优化排序矩阵的性能均优于传统方法；尤其在5%与10%等广泛关注的低采样率下，图像重建质量与细节恢复能力得到显著提升。仿真与实验验证了所提排序策略在提升低采样率成像效果方面的有效性。
Fields of Study & Subjects
Sparse and Compressive Sensing Techniques
Random lasers and scattering media
Terahertz technology and applications
Publication details
- Journal / source
- Laser & Optoelectronics Progress
- Volume
- 63
- Issue
- 2
- Pages
- 0211001–0211001
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN