基于压缩感知的差分关联成像

资 源 简 介

基于压缩感知的差分关联成像

详 情 说 明

基于压缩感知的差分关联成像是一种结合了压缩感知理论与关联成像技术的先进计算成像方法。传统成像需要密集采样，而该方法通过利用信号的稀疏特性，仅需少量测量即可高质量重建物体信息。

其核心原理是通过设计特定的测量矩阵（如随机矩阵或优化后的确定性矩阵），在少量采样中捕获信号的关键特征。差分关联的引入进一步提升了信噪比，使得在低光子数或弱光条件下仍能有效工作。

这种技术对硬件要求较低，尤其适用于红外成像、量子成像等传统方法受限的场景。通过稀疏采样大幅减少了数据采集时间，同时保持了成像质量，在生物医学、探测等领域展现出独特优势。

当前研究热点包括测量矩阵的优化设计、噪声抑制算法的改进，以及与深度学习结合的自适应采样策略探索，这些方向将进一步提升该技术的实用性和成像效率。