zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-1685Research ArticleАННОТАЦИИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ СТАТЕЙABSTRACTS ENGLISH-LANGUAGE ARTICLESОптимизация однопиксельной терагерцовой системы получения изображений за счет разреженного представления переполненного словаряTerahertz Single-Pixel Imaging Optimized Through Sparse Representation of аn Overcomplete DictionaryGuoJ.GuoJ.

Мяньян

Mianyang

LiuQ. Ch.LiuQ. Ch.

Мяньян; Чэнду

Mianyang; Chengdu

DengH.DengH.

Мяньян; Чэнду

Mianyang; Chengdu

LiG. L.LiG. L.

Мяньян; Чэнду

Mianyang; Chengdu

ShangL. P.ShangL. P.

Мяньян; Чэнду

Mianyang; Chengdu

121992278@qq.comШкола информационной инженерии Юго-Западного университета науки и технологий; Колледж Тяньфу Юго-Западного университета финансов и экономикиSchool of Information Engineering, Southwest University of Science and Technology; TianFu College of Southwestern University of Finance and EconomicsШкола информационной инженерии Юго-Западного университета науки и технологий; Институт исследований и инноваций Тяньфу, Юго-Западный научный университет и технологииSchool of Information Engineering, Southwest University of Science and Technology; Tianfu Institute of Research and Innovation, Southwest University of Science and Technology202425102024915767767Copyright © Guo J., Liu Q.C., Deng H., Li G.L., Shang L.P., 20242024Guo J., Liu Q.C., Deng H., Li G.L., Shang L.P.Guo J., Liu Q.C., Deng H., Li G.L., Shang L.P.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/1685

   Система однопиксельной визуализации в терагерцовом (ТГц) диапазоне с пространственным кодированием Адамара построена с использованием оптически индуцированных полупроводниковых материалов для выполнения модуляции ТГц-волн. Для повышения качества изображений в алгоритм реконструкции системы добавлено разреженное кодирование. Из набора естественных изображений собраны многочисленные фрагменты изображений для обучения неполного словаря, каждый фрагмент измеренного изображения реконструирован посредством разреженного представления. Для проверки эффективности предложенного алгоритма сравнивались характеристики реконструкции разных алгоритмов в различных условиях (с частотой дискретизации от 5 до 100 % и уровнями шума в диапазоне отношения сигнал/шум 10–50 дБ). Предложенный алгоритм в сочетании с разреженным представлением переполненного словаря показал более высокое пиковое отношение сигнал/шум и меньшую среднеквадратическую ошибку по сравнению с алгоритмами обратного преобразования Адамара (IHT) и TVAL3. Для проверки эффективности реконструкции алгоритма при частотах дискретизации ниже Найквиста построены изображения в ТГц-диапазоне. Результаты эксперимента и моделирования близки. Это свидетельствует о том, что использование предложенного алгоритма повышает соотношение сигнал/шум восстановленного изображения, уменьшает его среднеквадратическую ошибку и сохраняет большую детализацию изображения. Предложенный алгоритм предпочтителен для приложений однопиксельной ТГц-визуализации.

   Terahertz (THz) single-pixel imaging has received major research attention because of the lack of a suitable high-resolution array detector for THz imaging applications. Improving both imaging speed and quality has become a research hotspot for this field in recent years. In this study, a terahertz single-pixel imaging system with Hadamard spatial encoding was constructed by using optically induced semiconductor materials to perform THz wave modulation. Sparse coding was added to the system’s reconstruction algorithm to enhance imaging quality. Numerous image patches were then collected from a natural image set to train an overcomplete dictionary and each patch in the measured image was reconstructed through sparse representation. To validate the effectiveness of the proposed algorithm, the reconstruction performances of different algorithms were compared under various conditions (i.e., with sampling rates varying from 5 to 100 % and with noise levels within a signal-to-noise ratio range of 10–50 dB). The proposed algorithm, in combination with sparse representation of an overcomplete dictionary, showed a higher peak signal-to-noise ratio and a lower mean square error than both the inverse Hadamard transform (IHT) and TVAL3 algorithms. Finally, THz imaging experiments were performed to validate the algorithm’s reconstruction performance at sub-Nyquist sampling rates. The experimental and simulation results coincided closely, thus indicating that the use of the proposed algorithm enhances the signal-to-noise ratio of the reconstructed image, reduces its mean square error, and retains greater image detail. The proposed algorithm was demonstrated to be the preferred choice for THz single-pixel imaging applications.

однопиксельная визуализация в терагерцовом диапазонесжатое зондированиебазис Адамараразреженное представлениесверхполный словарьterahertz single pixel imagingcompressed sensinghadamard basissparse representationovercomplete dictionaryЭта работа была поддержана Национальным фондом естественных наук Китая (№ 11872058); Фондом доктора Юго-Западного университета науки и технологий (№ 21ZX7143); Фондом естественных наук Юго-Западного университета науки и технологий (№ 21zx7127)This work was supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 11872058); the Doctor Foundation of Southwest University of Science and Technology (No. 21ZX7143); the Natural Science Foundation of Southwest University of Science and Technology (No. 21zx7127)ReferencesS. C. Zhong, Front. Mech. Eng. PRC, 14, No. 3, 273–281 (2019).S. C. Zhong, Front. Mech. Eng. PRC, 14, No. 3, 273–281 (2019).M. Danciu, T. Alexa-Stratulat, C. Stefanescu, G. Dodi, B. I. Tamba, C. T. Mihai, G. D. Stanciu, A. Luca, I. A. Spiridon, L. B. Ungureanu, V. Ianole, I. Ciortescu, C. Mihai, G. Stefanescu, I. Chirila, R. Ciobanu, V. L. Drug, Materials, 12, No. 9, 1519 (2019).M. Danciu, T. Alexa-Stratulat, C. Stefanescu, G. Dodi, B. I. Tamba, C. T. Mihai, G. D. Stanciu, A. Luca, I. A. Spiridon, L. B. Ungureanu, V. Ianole, I. Ciortescu, C. Mihai, G. Stefanescu, I. Chirila, R. Ciobanu, V. L. Drug, Materials, 12, No. 9, 1519 (2019).X. Yang, X. Zhao, K. Yang, Y. P. Liu, Y. Liu, W. L. Fu, Y. Luo, Trends Biotechnol., 34, No. 10, 810–824 (2016).X. Yang, X. Zhao, K. Yang, Y. P. Liu, Y. Liu, W. L. Fu, Y. Luo, Trends Biotechnol., 34, No. 10, 810–824 (2016).A. F. Ren, A. Zahid, D. Fan, X. D. Yang, M. A. Imran, A. Alomainy, Q. H. Abbasi, Trends Food Sci. Tech., 85, 241–251 (2019).A. F. Ren, A. Zahid, D. Fan, X. D. Yang, M. A. Imran, A. Alomainy, Q. H. Abbasi, Trends Food Sci. Tech., 85, 241–251 (2019).C. Jansen, S. Wietzke, O. Peters, M. Scheller, N. Vieweg, M. Salhi, N. Krumbholz, C. Joerdens, T. Hochrein, M. Koch, Appl. Opt., 49, No. 19, E48–E57 (2010).C. Jansen, S. Wietzke, O. Peters, M. Scheller, N. Vieweg, M. Salhi, N. Krumbholz, C. Joerdens, T. Hochrein, M. Koch, Appl. Opt., 49, No. 19, E48–E57 (2010).E. J. Candes, J. Romberg, T. Tao, IEEE T Inform. Theory, 52, No. 2, 489–509 (2006).E. J. Candes, J. Romberg, T. Tao, IEEE T Inform. Theory, 52, No. 2, 489–509 (2006).D. L. Donoho, IEEE T Inform. Theory, 52, No. 4, 1289–1306 (2006).D. L. Donoho, IEEE T Inform. Theory, 52, No. 4, 1289–1306 (2006).J. H. Shapiro, Phys. Rev. A, 78, No. 6, 061802 (2008).J. H. Shapiro, Phys. Rev. A, 78, No. 6, 061802 (2008).W. L. Chan, K. Charan, D. Takhar, K. F. Kelly, R. G. Baraniuk, D. M. Mittleman, Appl. Phys. Lett., 93, No. 12, 121105 (2008).W. L. Chan, K. Charan, D. Takhar, K. F. Kelly, R. G. Baraniuk, D. M. Mittleman, Appl. Phys. Lett., 93, No. 12, 121105 (2008).Y. Ma, J. Grant, S. Saha, D. R. S. Cumming, Opt. Lett., 37, No. 9, 1484–1486 (2012).Y. Ma, J. Grant, S. Saha, D. R. S. Cumming, Opt. Lett., 37, No. 9, 1484–1486 (2012).C. M. Watts, C. C. Nadell, J. Montoya, S. Krishna, W. J. Padilla, Optica, 3, No. 2, 133–138 (2016).C. M. Watts, C. C. Nadell, J. Montoya, S. Krishna, W. J. Padilla, Optica, 3, No. 2, 133–138 (2016).S. Rout, S. R. Sonkusale, Appl. Photon., 1, No. 8, 086102 (2016).S. Rout, S. R. Sonkusale, Appl. Photon., 1, No. 8, 086102 (2016).Y. Shang, X. Wang, W. Sun, P. Han, J. Ye, S. Feng, Y. Zhang, Opt. Express, 27, No. 10, 14725–14735 (2019).Y. Shang, X. Wang, W. Sun, P. Han, J. Ye, S. Feng, Y. Zhang, Opt. Express, 27, No. 10, 14725–14735 (2019).Y. Lu, X.-K. Wang, W.-F. Sun, S.-F. Feng, J.-S. Ye, P. Han, Y. Zhang, IEEE T Thz Sci. Tech., 10, No. 5, 495–501 (2020).Y. Lu, X.-K. Wang, W.-F. Sun, S.-F. Feng, J.-S. Ye, P. Han, Y. Zhang, IEEE T Thz Sci. Tech., 10, No. 5, 495–501 (2020).R. I. Stantchev, X. Yu, T. Blu, E. Pickwell-MacPherson, Nat. Commun., 11, No. 1, 2535 (2020).R. I. Stantchev, X. Yu, T. Blu, E. Pickwell-MacPherson, Nat. Commun., 11, No. 1, 2535 (2020).T. Lu, Z. Qiu, Z. Zhang, J. Zhong, Opt. Laser Eng., 134, 106301 (2020).T. Lu, Z. Qiu, Z. Zhang, J. Zhong, Opt. Laser Eng., 134, 106301 (2020).P. G. Vaz, D. Amaral, L. F. Requicha Ferreira, M. Morgado, J. Cardoso, Opt. Express, 28, No. 8, 11666–11681 (2020).P. G. Vaz, D. Amaral, L. F. Requicha Ferreira, M. Morgado, J. Cardoso, Opt. Express, 28, No. 8, 11666–11681 (2020).C. Zeng, J. Ye, Z. Wang, N. Zhao, M. Wu, Signal Image Video P, 16, No. 1, 47–54 (2021).C. Zeng, J. Ye, Z. Wang, N. Zhao, M. Wu, Signal Image Video P, 16, No. 1, 47–54 (2021).D. Yang, C. Li, S. Liu, Y. Liu, Int. J. Comp. Int. Systems, 12, No. 2, 873–880 (2019).D. Yang, C. Li, S. Liu, Y. Liu, Int. J. Comp. Int. Systems, 12, No. 2, 873–880 (2019).M. Elad, M. Aharon, IEEE Trans. Image Process, 15, No. 12, 3736–3745 (2006).M. Elad, M. Aharon, IEEE Trans. Image Process, 15, No. 12, 3736–3745 (2006).Z. Lin, S. Jia, X. Zhou, H. Zhang, L. Wang, G. Li, Z. Wang, Opt. Laser Eng., 166, 107571 (2023).Z. Lin, S. Jia, X. Zhou, H. Zhang, L. Wang, G. Li, Z. Wang, Opt. Laser Eng., 166, 107571 (2023).J. Yang, J. Wright, T. S. Huang, Y. Ma, IEEE Trans. Image Process, 19, No. 11, 2861–2873 (2010).J. Yang, J. Wright, T. S. Huang, Y. Ma, IEEE Trans. Image Process, 19, No. 11, 2861–2873 (2010).I. Ismail, M. M. Eltoukhy, G. Eltaweel, Comp. Syst. Sci. Eng., 45, No. 1, 167–181 (2023).I. Ismail, M. M. Eltoukhy, G. Eltaweel, Comp. Syst. Sci. Eng., 45, No. 1, 167–181 (2023).H. Wu, R. Wang, C. Li, M. Chen, G. Zhao, Z. He, L. Cheng, Opt. Commun., 454, 124490 (2020).H. Wu, R. Wang, C. Li, M. Chen, G. Zhao, Z. He, L. Cheng, Opt. Commun., 454, 124490 (2020).M. J. Sun, L. T. Meng, M. P. Edgar, M. J. Padgett, N. Radwell, Sci. Rep., 7, No. 1, 3464 (2017).M. J. Sun, L. T. Meng, M. P. Edgar, M. J. Padgett, N. Radwell, Sci. Rep., 7, No. 1, 3464 (2017).W. K. Yu, Sensor, 19, No. 19, 4122 (2019).W. K. Yu, Sensor, 19, No. 19, 4122 (2019).J. Guo, H. Deng, Q. Liu, G. Li, L. Shang, Terahertz Single-Pixel Imaging Based on Optimized Reordering of the Hadamard Basis, SSRN Preprint (2022).J. Guo, H. Deng, Q. Liu, G. Li, L. Shang, Terahertz Single-Pixel Imaging Based on Optimized Reordering of the Hadamard Basis, SSRN Preprint (2022).X. Hu, J. Suo, T. Yue, L. Bian, Q. Dai, Opt. Express, 23, No. 9, 11092–11104 (2015).X. Hu, J. Suo, T. Yue, L. Bian, Q. Dai, Opt. Express, 23, No. 9, 11092–11104 (2015).L. Lopez-Garcia, W. Cruz-Santos, A. Garcia-Arellano, P. Filio-Aguilar, J. A. Cisneros-Martinez, R. Ramos-Garcia, Opt. Express, 30, No. 8, 13714–13732 (2022).L. Lopez-Garcia, W. Cruz-Santos, A. Garcia-Arellano, P. Filio-Aguilar, J. A. Cisneros-Martinez, R. Ramos-Garcia, Opt. Express, 30, No. 8, 13714–13732 (2022).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.