一种针对背景变化的移动物体压缩量子关联成像方法

提出了一种针对背景变化的移动物体压缩量子关联成像方法,可实现移动物体的追踪。将移动物体每个时刻的图像作为量子关联成像的物体,相邻时刻两幅图像的量子关联成像符合测量差值为测量值,参考光路空间光调制器上的二维随机分布作测量矩阵,通过最小化增广拉格朗日函数和交替方向全变差算法(TVAL3)压缩感知获得移动物体相邻时刻关联成像差值图像。在此基础上,对差值图像进行"与"操作,得到移动物体各个时刻的位置和形状信息。数值实验的结果表明,在采样率低至0.075时,该方法能有效地获得移动物体的动态变化信息。该方法利用关联成像保证了不可达环境下对移动物体的追踪;利用压缩感知技术降低了重构差值图像时所需的测量次数;通过差值处理避免了背景变化对移动物体检测的影响。为移动物体的跟踪研究提供了一种新方向。