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J-GLOBAL ID：202202230572702573   整理番号：22A0773296

特異値分解圧縮ゴーストイメージング【JST・京大機械翻訳】

Singular value decomposition compressed ghost imaging

著者 (5件)： Zhang Cheng (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing, Ministry of Education, Anhui University, Hefei, Anhui Province, China) ,  Zhang Cheng (Key Laboratory of Modern Imaging and Displaying Technology, Anhui University, Hefei, Anhui Province, China) ,  Tang Jun (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing, Ministry of Education, Anhui University, Hefei, Anhui Province, China) ,  Zhou Jiaxuan (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing, Ministry of Education, Anhui University, Hefei, Anhui Province, China) ,  Wei Sui (Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing, Ministry of Education, Anhui University, Hefei, Anhui Province, China)
資料名： Applied Physics. B. Lasers and Optics  (Applied Physics. B. Lasers and Optics)
巻： 128  号： 3  ページ： 47  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0501B  ISSN： 0946-2171  CODEN： APBOEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮ゴーストイメージング法はゴーストイメージング再構成に必要な測定の数を効果的に削減できる。圧縮ゴーストイメージング法における測定マトリックスの非負特性は,従来の圧縮センシング理論における測定行列の必要条件と一致せず,低品質再構成に導いた。点に狙いを定めて,本論文はゴーストイメージングの再構成品質を改善するために,特異値分解圧縮ゴーストイメージング法を提案した。最初に,特異値分解を測定マトリックス上で実行して,次に,最適化測定マトリックスと測定を得て,最後に,画像の再構成を再構成アルゴリズムによって完成した。数値シミュレーション実験により,提案した特異値分解圧縮ゴーストイメージング法の優位性を検証した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *画像処理 ,  再構成 ,  必要条件 ,  *特異値分解
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *ゴーストイメージング ,  圧縮センシング ,  再構成アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  光デバイス一般  (BD06010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 特異値分解 ,  ゴーストイメージング