A single-pixel denoising imaging method based on source estimation

Chen, Changchuan

doi:10.1016/j.optlastec.2026.115691

A single-pixel denoising imaging method based on source estimation

2026-06-01

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AI

郭中原 (Zhongyuan Guo) *

DOI：10.1016/j.optlastec.2026.115691

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单像素成像（SPI）技术具有成本低、灵敏度高和宽频带响应的优点。与传统线阵和面阵成像技术相比，该方法产生的数据量更小，便于存储和处理。然而，在实际应用单像素成像时，噪声是一个不可避免的问题。采样信号携带大量干扰信息，严重影响重建图像的质量。为解决此问题，本研究聚焦于SPI的信号采集阶段，提出了一种基于源估计的降噪成像方法。该方法首先采用模态和奇异值分解（MSVD）模型确定源信号数量，随后模拟出与识别出的源数量等效的多通道信号。接着使用粒子群优化独立成分分析（PICA）模型稳定分离多通道信号。最后对目标信号进行滤波并用于图像重建。实验结果表明，与传统的单像素成像以及基于独立成分分析（ICA）降噪的单像素成像方法相比，本研究方法在模拟阶段将结构相似性指数（SSIM）分别提高了40.90%和13.90%，在实际测量阶段分别提高了24.20%和10.70%，证明了所提出的方法在传统信号处理方法中表现出更优越的性能。

Keyword:

Compressedsensing

Single-pixel imaging

Denoising

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