Resumen

Utilizando las características de un objeto en movimiento, este artículo presenta un método de imagen compresiva para objetos en movimiento basado en un sensor de matriz lineal. El método utiliza una mayor frecuencia de muestreo y un algoritmo tradicional para recuperar la imagen mediante un proceso columna a columna. Durante la etapa de muestreo compresivo, los valores de salida del sensor de matriz lineal se multiplican por un coeficiente que es un elemento de la matriz de medición y, a continuación, el valor de medición puede adquirirse sumando todos los valores de multiplicación. Durante la etapa de reconstrucción, se utiliza el algoritmo de búsqueda de coincidencia ortogonal para recuperar la imagen original cuando se obtienen todos los valores de medición. Las simulaciones numéricas y los resultados experimentales demuestran que el método de imagen compresiva propuesto no sólo captura eficazmente la información necesaria del objeto en movimiento para la reconstrucción de la imagen, sino que también consigue separar directamente el objeto en movimiento de una escena estática.

• Materias:Ingeniería electrónica Sensores Redes Inalámbricas Tecnología de sensores Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering sensors Wireless Networks Sensor technology Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:método de imagen compresiva, sensor de matriz lineal, objeto, algoritmo de búsqueda de coincidencia ortogonal, etapa de muestreo compresivo, mayor frecuencia de muestreo, elemento de matriz de medida, simulaciones numéricas, proceso de columna, separación directa
• Keywords:compressive imaging method, linear array sensor, object, orthogonal matching pursuit algorithm, compressive sampling stage, higher sampling frequency, measurement matrix element, numerical simulations, column process, direct separation