光场包含了波长,幅度和相位三个主要特征。其中,相位携带了深度、折射率等更重要的信息。但是由于光场的振荡频率很高,人眼与现有的光学探测仪器都不能直接记录光场的相位。基于强度传输方程(Transport of Intensity Equation,TIE)的相...
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光场包含了波长,幅度和相位三个主要特征。其中,相位携带了深度、折射率等更重要的信息。但是由于光场的振荡频率很高,人眼与现有的光学探测仪器都不能直接记录光场的相位。基于强度传输方程(Transport of Intensity Equation,TIE)的相位恢复是一种重要的非干涉技术,只需要测量光波传播方向不同距离处的强度,通过求解方程即可恢复出物体的相位。
可分离压缩传感可以通过一定比例的额外测量有效地解决压缩成像问题中面临的测量矩阵维数过大的瓶颈.但是现有可分离压缩传感(separable compressive sensing,SCS)方法需要2个可分离的测量矩阵都必须是行归一化后的正交随机矩阵,其显著地限制了该方法的应用范围.将奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法引入可分离可压缩传感测量过程,可以有效地实现测量矩阵和重建矩阵的分离:在感知阶段可以更多地考虑测量矩阵物理易于实现的性质,如Toeplitz或Circulant等确定性结构的矩阵;在重建阶段,更多地考虑测量矩阵的优化.通过引入奇异值分解对重建阶段的测量矩阵进行优化,可以有效地改善重建性能,尤其是Toeplitz或Circulant矩阵在大尺度图像的压缩重建情形.数值实验结果验证了该方法的有效性.
随着计算机技术和信息化的发展,人机交互在办公以及生活中显得越来越重要。由于手势具有灵活、直观、简单等优点,成为人机交互研究的重要领域。针对手势识别技术在自然人机交互中对时间和准确度要求较高的问题,提出一种新的手势识别算法(IDTW-K)。该算法对经典动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法进行了改进。利用节点在运动序列中的距离方差对各个节点进行权值动态分配,并对DTW的搜索路径进行了详细的分析,采用点和线相结合的范围约束防止其搜索不合理以及优化DTW算法的计算速度,并结合KNN算法提高了手势识别效率。通过实验对IDTWK算法、改进的DTW算法和传统的DTW算法进行了对比,结果表明所提出的算法在精准度和识别速率上有一定的提高。
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