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Fourier定位（2019年） 附注：针对“Adaptive regional single-pixel imaging based on the Fourier slice theorem "论文做的笔记，是利用FSI+Fourier Slice Theorem实现无成像目标查找的文章。 主要工作 提出一种自适应方法，该方法首先确定目标在场景中的位置，再仅对目标区域投射散斑。 原理 首先对整个场景做傅里叶变换，得到二维傅里叶频谱（a→d）。根据Fourier slice theorem，将二维傅里叶频谱

Fourier目标识别（2017年） 附注：针对“Single-pixel non-imaging object recognition by means of Fourier spectrum acquisition "论文做的笔记，是利用FSI+哈希算法实现无成像目标识别的文章。 此外，也可直接阅读《基于关联成像系统的无成像目标认证的研究》，是该作者的毕业论文，内容一致 主要工作 在FSI的基础上，获取目标的傅里叶系数；并根据哈希算法的原理，获取目标与模板的哈希距离，通过距离是否在阈值范围内来判断：目标

傅里叶单像素成像（FSI） 附注：针对“Single-pixel imaging by means of Fourier spectrum acquisition "论文做的笔记，是一种新的单像素成像方法。 概念解释 傅里叶频谱 在进行二维傅里叶变换时，一幅图像中高低频成分所占比例不同，即下图中的Ci,j。这些系数构成的矩阵就是频谱。即Ci,j是Ci,j（fx,fy） 四步相移法 主要工作 提出一种基于傅里叶频谱采集的单像素成像方法：使用四步相移的正弦光对物体进行照明，通过探测器收集的光强分布获取傅里叶

单像素相机（single pixel camera，SPC） 在我学习的领域（利用单像素探测器实现无成像的目标识别/分类…），经常接触到的是像单像素相机这种的成像系统（光源将物体的像投射到DMD上进行调制，调制结果由单像素探测器收集），因此整理一下单像素相机的原理。 附注：单像素相机是压缩感知的应用，因此，有些论文中利用单像素相机做目标分类就会被称为compressive image classification 前置知识–DMD DMD可以认为是由很多面小反射镜组成，每一个小反射镜就是DMD的一个像素。这