الوصف
بالنسبة لهذا المشروع ، أخطط للتحقيق في استخدام مجموعات أخذ العينات الشاملة في أخذ العينات الفرعية وإعادة بناء الصور. سوف ألتقط صورًا قليلة نسبيًا في مجال DFT ، وأقوم بإنشاء مجموعات عينات عالمية وفقًا لحجمها.
بالنسبة للإشارات ثنائية الأبعاد ، يمكن استخدام المنتج الديكارتي لمجموعتي أخذ عينات عالمية أحادية البعد. لذلك ، بالنسبة لمثال صورة 512 * 512 ، يمكننا العثور على أي مجموعة عينات عالمية لطول 512 = 29 إشارة عبر النتائج من [1] وتشكيل المنتج الديكارتي لها بنفسها.
باستخدام مجموعة العينات العالمية هذه ، سأقوم بتجميع الصورة وأحاول إعادة بنائها. سيكون الجزء المثير للاهتمام هو معرفة كيف يمكن إعادة بناء الصورة بأمانة وإلى أي مدى تؤثر الضوضاء على إعادة البناء. باستخدام هذه الطريقة ، ترقى خوارزمية إعادة الإعمار إلى عكس مصفوفة فرعية محددة لمصفوفة DFT ، وتتطلب معرفة مجموعة حدود النطاق J.
Bibliography
[1] Brad Osgood, Aditya Siripuram, and William Wu, Discrete Sampling and Interpolation: Universal Sampling Sets for Discrete Bandlimited Spaces, IEEE Transactions on Information Theory 58 (2012), 4176-4200.
[2] Aditya Siripuram, William Wu, and Brad Osgood, Discrete Sampling and Interpolation: Orthogonal Interpolation for Discrete Bandlimited Signals (Accesed 10/28/2015), available at http://arxiv.org/abs/1411.7086.
[3] Boris Alexeev, Jameson Cahill, and Dustin G Mixon, Full Spark Frames, The Journal of Fourier Analysis and Applications 18 (2012), 1167-1194.
[4] D. Needell and J. A. Tropp, CoSaMP: Iterative Signal Recovery from Incomplete and Inaccurate Samples (Accessed 4/7/2014), available at http://arxiv.org/pdf/0803.2392v2.pdf.
إعادة بناء ثلاثية الأبعاد في الوقت الحقيقي للروبوتات الجراحية المستمرة الحاذقة
المراجعات
لا توجد مراجعات بعد.