基于非负矩阵分解的单像素成像技术：高效重建与低采样率突破

本文推荐一篇创新性研究，提出基于非负矩阵分解（NMF）的单像素成像（SPI）技术，通过生成非负结构化图案，将测量时间减半，并在低于1%的采样率下实现高质量图像重建。相比传统傅里叶/哈达玛SPI，该方法计算效率提升50%以上，且对噪声具有鲁棒性，为生物成像（bioimaging）、远程传感等领域提供了新思路。

　　

Highlight

亮点

本研究提出了一种革命性的单像素成像（SPI）技术——基于非负矩阵分解（NMF-SPI），通过消除传统方法中负值图案的冗余投影，将测量效率提升至新高度。

Proposed method

方法创新

NMF-SPI的核心是将结构化图案生成过程分解为两个非负矩阵，从而直接获取非负光强值。其流程分为两部分：

1. 1.

   结构化图案生成与光强采集：通过NMF生成仅含非负值的优化图案，避免传统SPI中“正负图案对”的双倍投影；

2. 2.

   图像重建：利用NMF的特征提取能力，以极低采样率（0.39%）实现快速重建，计算耗时仅为传统方法的50%。

Results

实验验证

在MNIST和胸部X光（Chest X-ray）数据集上的仿真与光学实验表明：

• •

  采样率<1%时，NMF-SPI的图像质量显著优于傅里叶/哈达玛SPI；

• •

  对运动模糊和噪声具有天然鲁棒性，尤其适用于低光环境（如生物活体成像）。

Conclusions

结论

NMF-SPI以“少样本、快计算、高保真”突破SPI技术瓶颈，尽管目前仅适用于特定目标，但其在生物医学成像（如动态器官追踪）和跨波长检测（如太赫兹成像）中展现巨大潜力。

CRediT authorship contribution statement

作者贡献声明

第一作者Takashi Shikamura主导了算法开发与实验验证，团队在结构化图案优化（Kenya Sugimoto）和噪声建模（Yu Yamazawa）方面作出关键补充。

Funding

资助声明

本研究获日本学术振兴会（JSPS）等多项基金支持，包括跨学科合作项目（编号JPMJKB2310）。

Declaration of Competing Interest

利益声明

作者声明无潜在利益冲突。