1 长春大学理学院， 吉林 长春 130022
2 长春大学材料设计与量子模拟吉林省高校重点实验室， 吉林 长春 130022
3 长春理工大学理学院， 吉林 长春 130022
提出一种基于混合散斑图的压缩计算鬼成像方法。通过对不同分辨率尺度组成的复杂物体进行自动识别，检测出物体中较大和较小分辨率区域，根据识别区域生成由不同大小尺寸散斑组成的混合散斑图进行探测，结合压缩感知对恢复图像进行处理。通过理论分析和数值仿真发现，与传统计算鬼成像方法相比，该方法克服了散斑大小选取不适当对恢复图像质量的影响，显著提高了恢复图像的衬噪比和可见度，有效降低了均方误差。该方法在提高成像质量的同时减少采样时间，有利于进一步推动计算鬼成像技术的实用化。
成像系统 计算鬼成像 压缩感知 混合散斑图 衬噪比 均方误差
