Методы ускорения сбора данных в системах однопиксельной визуализации

В работе представлен обзор существующих методов ускорения сбора данных в системах однопиксельной визуализации, включая однопиксельные камеры и фантомную визуализацию. Рассмотрены три ключевых подхода к ускорению сбора данных, а именно: мультиплексирование, оптимизация паттернов и использование обратной связи от детектора. Первый подход – мультиплексирование паттернов – позволяет параллельно обрабатывать данные в различных спектральных, поляризационных или временных каналах. Второй подход – оптимизация паттернов – направлен на сокращение числа измерений без потери качества изображения. В работе рассмотрены случайные, ортогональные (например, Адамара и Фурье) и модифицированные паттерны для ускорения процесса сбора данных. Третий подход – использование обратной связи от детектора – обеспечивает адаптивную корректировку паттернов, что повышает скорость и точность восстановления изображений. Этот подход особенно эффективен в сочетании с нейронными сетями. Рассмотренные методы подчеркивают актуальность разработки высокоскоростных систем однопиксельной визуализации, которые применяются в дистанционном зондировании, медицине и других областях. Комбинация рассмотренных подходов открывает новые возможности для создания систем визуализации, работающих в режиме реального времени.