【摘 要】
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鬼成像具有双向接受光源的特点,能很好地完成被遮蔽物体成像,因此鬼成像（GI）在军事、民用等图像重构方面有广泛的应用.鬼成像需充足的采样数据,且使用的纠缠光源具有产生率低、相干性短的缺点,然而压缩采样能降低采样率,且赝热光具有产生率高、相干性长的优点,故将压缩采样和赝热光应用到鬼成像上来增强鬼成像的实用性.但赝热压缩鬼成像在低采样率的情况下,图像分辨率较低,因此在不降低重构分辨率的情况下,如何构建低
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鬼成像具有双向接受光源的特点,能很好地完成被遮蔽物体成像,因此鬼成像（GI）在军事、民用等图像重构方面有广泛的应用.鬼成像需充足的采样数据,且使用的纠缠光源具有产生率低、相干性短的缺点,然而压缩采样能降低采样率,且赝热光具有产生率高、相干性长的优点,故将压缩采样和赝热光应用到鬼成像上来增强鬼成像的实用性.但赝热压缩鬼成像在低采样率的情况下,图像分辨率较低,因此在不降低重构分辨率的情况下,如何构建低采样率的图像重构模型是鬼成像的研究重点之一.本文围绕赝热压缩鬼成像原理展开研究,其主要工作如下:1.首先基于压缩鬼成像和K-支撑范数理论建立了 K-支撑范数压缩鬼成像模型（KS N-CSGI模型）;然后设计了向前向后支撑分裂算法（FBKS）、迭代支撑阈值算法（IKTA）以及近似点交替乘子算法（P-ADMM）来解决KSN-CSGI模型;最后数值实验表明P-ADMM算法比FBKS算法和IKTA算法对于求解KSN-CSGI模型具有更好的重构效果.2.首先基于上述的KSN-CSGI模型,结合图像梯度的几何边缘特性提出了梯度K-支撑范数压缩鬼成像模型（GKSN-CSGI模型）;然后设计了 GP-ADMM算法解决GKSN-CSGI模型;最后数值实验表明GP-ADMM算法求解GKSN-CSGI模型对二值图和灰度图的重构效果最优.
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