清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Depth acquisition in single-pixel imaging with multiplexed illumination

计算机科学 人工智能 像素 数据采集 计算机视觉 多路复用 投影(关系代数) 噪音(视频) 目标捕获 采样(信号处理) 计算机硬件 算法 图像(数学) 电信 滤波器(信号处理) 操作系统
作者
Huayi Wang,Liheng Bian,Jun Zhang
出处
期刊:Optics Express [Optica Publishing Group]
卷期号:29 (4): 4866-4866 被引量:8
标识
DOI:10.1364/oe.416481
摘要

Single-pixel imaging (SPI) has drawn wide attentions due to its high signal-to-noise ratio and wide working spectrum, providing a feasible solution when array sensors are expensive or not available. In the conventional SPI, the target’s depth information is lost in the acquisition process due to the 3D-to-1D projection. In this work, we report an efficient depth acquisition method that enables the existing SPI systems to obtain reflectance and depth information without any additional hardware. The technique employs a multiplexed illumination strategy that contains both random and sinusoidal codes, which simultaneously encode the target’s spatial and depth information into the single measurement sequence. In the reconstruction phase, we build a convolutional neural network to decode both spatial and depth information from the 1D measurements. Compared to the conventional scene acquisition method, the end-to-end deep-learning reconstruction reduces both sampling ratio (30%) and computational complexity (two orders of magnitude). Both simulations and experiments validate the method’s effectiveness and high efficiency for additional depth acquisition in single-pixel imaging without additional hardware.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
harden9159完成签到,获得积分10
刚刚
7秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
12秒前
小郭完成签到 ,获得积分10
15秒前
包谷冬完成签到 ,获得积分0
17秒前
xianyaoz完成签到 ,获得积分10
18秒前
ukz37752完成签到,获得积分10
20秒前
科研佟完成签到 ,获得积分10
21秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
神的孩子在跳舞完成签到 ,获得积分10
35秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
37秒前
48秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
50秒前
SY完成签到,获得积分10
53秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
wanghao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助30
1分钟前
1分钟前
1分钟前
瓜子发布了新的文献求助10
1分钟前
跳跃的白云完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
今天进步了吗完成签到,获得积分10
1分钟前
满座完成签到 ,获得积分10
1分钟前
甜乎贝贝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
西安浴日光能赵炜完成签到,获得积分10
1分钟前
潘fujun完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
guoxihan完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
louyu完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wushuimei完成签到 ,获得积分10
2分钟前
beidou给beidou的求助进行了留言
2分钟前
Glory完成签到 ,获得积分10
2分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
2分钟前
吱吱吱完成签到 ,获得积分10
2分钟前
回首不再是少年完成签到,获得积分0
2分钟前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
ALUMINUM STANDARDS AND DATA 500
Walter Gilbert: Selected Works 500
岡本唐貴自伝的回想画集 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3666449
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3225448
关于积分的说明 9763084
捐赠科研通 2935282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1607593
邀请新用户注册赠送积分活动 759271
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 735188