Spatial multiplexing-kameror (SMC) förvärvar en (vanligtvis statisk) scen genom en serie kodade projektioner med hjälp av en rumslig ljusmodulator (t.ex. en digital mikro-mirror-enhet) och några optiska sensorer. Detta tillvägagångssätt används i avbildningsapplikationer där full-frame-sensorer är antingen för dyra (t.ex. för kortvågiga infraröda våglängder) eller otillgängliga. Befintliga SMC-system rekonstruerar statiska scener med hjälp av tekniker från kompressiv avkänning (CS). För videor ger dock befintliga förvärvs- och återvinningsmetoder dålig kvalitet. I detta dokument föreslår vi CS multi-scale video (CS-MUVI) Sensing and Recovery Framework for high-quality video acquisition and recovery using SMCs. Vårt ramverk har nya sensormatriser som möjliggör effektiv beräkning av en lågupplöst video förhandsvisning, samtidigt som högupplöst video återvinning med konvex optimering. För att ytterligare förbättra kvaliteten på de rekonstruerade videorna tar vi fram uppskattningar av optiskt flöde från förhandsgranskningar med låg upplösning och inför dem som begränsningar i återvinningsförfarandet. Vi demonstrerar effektiviteten av vårt CS-MUVI ramverk för en mängd syntetiska och verkliga uppmätta SMC videodata, och vi visar att högkvalitativa videor kan återvinnas vid ungefär 60× komprimering.
I Ref föreslår författarna ett flerskaligt ramverk för videoåterhämtning.
Video Compressive Sensing for Spatial Multiplexing Cameras using Motion-Flow Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}