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J-GLOBAL ID：202202277529763398   整理番号：22A1046097

適応Stockwell基底選択による単一ピクセルイメージング【JST・京大機械翻訳】

Single-pixel imaging via adaptive Stockwell basis selection

著者 (5件)： Tang Zixin (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, Sichuan Province, 610065, China) ,  Zhang Jianwei (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, Sichuan Province, 610065, China) ,  Xu Zhenyu (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, Sichuan Province, 610065, China) ,  Ye Mao (School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, Sichuan Province, 611731, China) ,  Liu Yiguang (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, Sichuan Province, 610065, China)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 257  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 通常,単一ピクセル画像(SPI)は,時間精度を劣化させることにより高い空間分解能を達成し,同時に空間および時間分解能を改善することは非常に困難である。この問題に取り組むために,Stockwell変換とSPI領域へのその基礎を導入した。他のものと比べて,FourierまたはHadamardなどの結果と比較して,それらは,より少ないベースで場面を表現でき,同じ品質画像を得るために,画像数を減らした。Stockwellベースに基づいて,適応微分変調技術を設計して,次に,低解像度画像の逆Stockwell変換を用いて,次の時間におけるStockwell基底の選択を誘導した。最先端の方法と比較して,Stockwellベースと基底選択の誘導は,画像効率と分解能を改善した。特に,誘導トリックは,おそらく多数のSPI法に利点があり,各画像の最適化に基礎を置く。最後に,多数の実験結果は,提案した方法が比較した技術の中で最大性能を達成することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  基底 ,  分解能 ,  微分 ,  *画素 ,  空間分解能 ,  時間分解能
準シソーラス用語： 低解像度画像 ,  コンピュータ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 計算イメージング ,  単一ピクセルカメラ ,  Stockwell変換

分類 (4件)： 光学情報処理  (BD03060T) ,  光通信方式・機器  (ND10000B) ,  その他の光伝送素子  (BD06040S) ,  干渉測定と干渉計  (BD07070G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 適応 ,  基底 ,  ピクセル ,  イメージング