TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol.12, No.6, Jun e  201 4, pp. 4794 ~ 4 8 0 1   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i6.552 4          4794     Re cei v ed  De cem ber 3 0 , 2013; Re vi sed  March 12, 20 14; Accepted  March 27, 20 14   An Effic i ent Imaging Strategy for Single Pixel Camera in  Earth Observation      Chua nrong Li 1 , Qi Wang 2 , Chang y on g Cao 3 , Lingling Ma* 4   1,2, 4 Ke y  La bor a t or y  of Quantit ative Rem o te Sensi ng Info rm ation T e chno lo g y , Aca dem y o f  Opto-Electron i cs,  Chin ese Aca d e m y  of Scie nces , Beijin g, 100 0 94, Chi n a   2 Universit y  of Chin ese Aca d e m y  of  Scie nces , Beijin g, 100 0 49, Chi n a   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : crli@ao e.ac. c n 1 , w a ngq i_ ao e@fo xmai l.co m 2 , chang yon g . cao@n oaa. go v 3 llma@ ao e.ac.cn 4       A b st r a ct   Sing le  pixe l c a mera  is a  n e w  imagi ng  d e vice th at d e v e lo ps fro m  th e “gh o st ” i m a g in g a n d   compressiv e  s ensi ng th eory.  F o r h i gh  res o luti on  i m a g in g w i th l a rge  a m o unt  of d a ta , the pr ocess  o f   me asur e m ent  and rec onstruc tion is time-co n su mi ng, w h ic h li mits its app licatio n to remote sensi ng ar ea.   Based  on  the  a nalysis  of th e c onfig uratio of  the si ngl e p i xe l  ca mera,  an  efficient  i m a g in strategy thro ug h   combi n in g d i fferent nu mbers  of DMD  mirr or s and  loc a i m agi ng w a pro pose d  w h ich  is  abl e to  i m ag e  the   intereste d  targ et in high res o luti on w i th lo w  time  cost.  Simulati on ex p e ri ment w a s carried o u t for tw o   different types  of targets, i.e., th ree-lin e target imag e an d  the scene co ns istin g  of a ship i n  the oce a n .   T h ree typ e of  imag es, in  l o w ,  mid d le  a n d  hi gh r e sol u ti o n are r e constr ucted r e sp ectively  by th e c ontro of   DMD w o rking  area a nd the s t rategy to combini ng  DM D mirrors. T he reconstructed i m a ges reac hed t h e   app licati on re q u ire m e n ts at v e ry  low  meas u r ement a nd re constructio n  ti me c o st. T he effectiveness  a n d   practica lity of this strategy co uld b e  ap pli ed to other co mpr e ssive sens ing i m a g i ng dev ice s   Ke y w ords :   singl e pix e l c a mera, di gital  micro  mirr or devic e (DMD), earth obs erv a tion, co mpr e ssiv e   sensi ng, i m ag e  resoluti on     Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  Single pixel  i m aging  is a   new type of  imagi ng  tech nique  that d r aws m o re  an d mo re  attention in rece nt years. It dev elops from the “g ho st” imaging  or  so-call ed inte nsity co rrel a tion  imaging  theo ry [1] an co mpre ssive  se nsin g the o ry. The  first  sin g le pixel  cam e ra  wa s re ali z ed   based on di gital micro m i rro r devi c e (DMD) via M a rco F. Du arte et al. in 2006 [2]. Unli ke  imaging  by  CCD a rray  in  convention a l i m aging   syste m , the n e w i m aging   syste m  empl oyes  only  s i n g l e - p i xe l de te c t o r  to   c o lle c t mu ltip le   me a s u r e m e n t s .  It d o e s  n o t a c qu ire  th e o b j ec t’s image  throug h one  exposure, bu t calcul ates t he image fr o m  the multiple observation  measure m e n ts  colle cted by t he sin g le -pixel detecto r a nd the me a s urem ent mod e  reali z e d  (re c orded ) by DMD.  The calculati on algo rithm  use d  is the  mathem ati c al  method na med comp re ssive  sen s in g [3].  Since there is only one sensor in the imaging  sy ste m , the archit ecture of the imaging syst em  can  be m u ch  simpl e r tha n  conve n tional  cam e ra s. Th e sin g le-pixel  detecto can  be mu ch  mo re  efficient,  le ss  expen sive while kee p ing  highe r sen s it i v ity, and esp e cially  suita b l e  for the  ca se of  infrared imagi ng [4].  Earth ob serv ation is an i m porta nt app licati on a r ea  of the single  pixel came ra and it  usu a lly rel a te d to la rg e am ount of  data   volume. Th data a m ount   from the   singl e-pixel  dete c tor  is  small  and  thus ea sy to delive r  an d re co rd, h o w ever, th e reco rd  pro c e s s of th e wh ole   measurement  mode  nee ds larg e amo u n t of disk   size, and the  i m age  re con s truction  process  also n eed s a m ount of me mory si ze.  F o r exam pl e, to image a  scene of 102 4×1024 pixel s   with  0.3 sampli ng  rate, and u s e  1 byte short integer  d a ta type to store, there ne ed s 307GB mem o ry  to sto r e the  m easure m ent  matrix. If furth e red u ce the  sam p ling  rat e , the ima ge  resol u tion  wou l be very low.   Neverth e le ss,  not all targets in the earth  obse r vatio n  scene ne e d  to bere c on stru cted   with high  re solution. For  e x ample, over ocea n,  only high resolutio n  of the ship s in the ima g e   scene  are needed, and low resolution  i m age of the  sea  surface i s  su fficient.In this paper, a new  imaging  strat egy of the sin g le pixel cam e ra  suit able f o r re mote se nsin g imagin g  is propo sed .  In   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Efficient Im aging Strategy for Sin g le  Pixel Cam e ra in Earth Ob servatio n (Ch uanrong Li 4795 Section 2, th e co nfiguration of  the  si ngle pixel  ca mera  and  co mpre ssive se nsin g theo ry is  introdu ce d. In Section 3, the DM D blo c k metho d   to adju s t imagin g  re solution i s  presented  and   the simul a tio n  on thre e-li n e  target is  execute d  to  verify the idea. In Section 4,  the strate gy to   efficiently im age the  inte reste d  target  in hig h  re solution i s  p r opo sed  and  the sim u lati on   experim ent to prove the  new  stra te gy is execute d , and the re sult is sho w and an alyze d .  In   Section 5, the  content of this pap er is  co nclu ded.       2.  Introducti on of Single Pixel Camer a  and Compr e ssiv e  Sensing  Figure 1  sho w s th config uration  of the  singl e pixel  came ra. T h main  comp on ents of   the device a r e an imagin g  lens, DM D an d it s cont rol b o ard a nd the  singl e se nsor.        (a)     (b)     Figure 1. (a)  The sc hematic  of  s i ngle pixel c a mera (pic ture fr om http://ds p .ric e.edu/cs camera)  (b) T he expe rimental app aratus of sin g le  pixel came ra       The pivotal  d e vice in  the  system to  reali z ran dom  m easure m ent i s  the  DM D,  which  is  a   planar array  of millions  of micr o mirrors in the  size of mi cr ometers. Each mirror  can be  controlled to  rotate to two  dire ction s , ca lled “o n”  a nd  “off”, so that  the light goe s into the DM can b e  refle c ted to two different di re ctio ns. T he obj ect is imaged o n  the DMD first and then  DMD  reflect  differe nt part s  of th e obje c t to di fferent di recti o ns. An im ag ing len s  i s  pl ace d  on th e “on”  dire ction to   focu s o n  th e dete c tor.  One ty pe  of DM confi guratio n i s  related to  on measurement  value. If changing the p a ttern on t he DMD,  more  measure m ent values coul be  acq u ire d . Th e pattern fo r one me asurement is  call ed a fram e, and the n u m bers of fram es  need ed to fully recon s tru c t  the image is decide d  by the dimen s io n  of the image sce ne and t h e   spa r sity of the obje c t.   The equ ation  for DM D is ex pre s sed by:      m i n j ijt ij t x y 11 .                                                                                      (1)     W h er m n  is  th s i ze  o f   D M D ar ra y,  x ij  is th obje c t refle c tion i n tensity o n   p o sition  (i, j ) , a n d   Φ ijt  is the  stat us of th e mi rror o n  corr e s p ondin g  po siti on, eithe r  0  o r  1. y t  is t he  measurement  of  t - th time. For  M  times  meas urements t =1,2,…, M .   Comp re ssive  sen s ing th eo ry can b e  ad opted to  solve Equation  (1 ). The theo ry prove s   that sp arse  signal can  be  well  re co nst r ucted   from  in coh e re nt me asu r em ents  at the  sampli ng  rate b e yond  Nyqui st limit. Assu ming  x 1   is  the one d i mensi on expansi o of  x ij   and in  Equati o (1),  wh er N = mn Φ M×N ( M < N ) i s  th measurement  matrix th at  each  ro w ve ctor is the  o ne  dimen s ion  ex pan sion  of th e patte rn  at  one f r ame.  y 1  is the  me asu r em ents  of  M  times .   The  ratio  M/N  i s   calle d the sa mpling  rate. To solve th e  unde rdete r mined e quati on, x shoul d  be   sufficie n tly sp arse a nd th spa r sest ve ct or a m ong  the  sol u tion  set  of the eq uati o n i s  the  co rrect  one. The line a r equ ation can be tran sfo r med into  su ch optimizatio n probl em:     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4794 – 4 801   4796 . . . min arg ˆ 0 y x t s x x                                                                  (2)     The L0-no rm  in Equation (2) indi cate t he numbe r of nonze r o el ements. Whil e many  sign als like e a rth  observat i on o b je ct s a r e non -sparse,  a set  of   b a si Ψ N × K  sh ould  be fo un d to  make the  sig nal’s rep r e s e n tation und er  su ch ba si s is  spa r se. The  Equation (2) i s  written as:     . . . min arg ˆ 0 y s t s s s                                                                    (3)     s x                                                                                                     (4)     The co mpre ssive  sen s in g recon s tru c t i on algo rithm s  to solve  Equation (3) includ e   variou s type s of L1-no rm  convex o p tim i zation, g r e e d y  sea r ch alg o rithm s , Bayesia n  e s timat i on   algorith m s a n d  so on [5 -7]. And the spa r se ba si Ψ   can be DCT b a si s, wavelet  basi s  o r  vario u types of redu ndant di ction a ry [8].      3. Effec t  of the Numbe r  of DM D Mirror s  to Image Recons truc tio n   The num be r of DMD mi rro r s i s  equ al to the  numb e r o f  reco nstructe d image’ s pix e ls, and   it actually rep r esents the i m age resolution. The  larg e r  numb e r of DMD mi rrors corre s p ond es to  highe r resol u tion re con s tructed im age,  however,  th ere a r e la rg e r  num ber  of unkno wn s in  the   equatio n and  hence it costs much m o re time and memory to reco nstruct im age. In orde r to   enha nce co mputational  efficien cy, on e com p romise is to  comb ine some mi rrors into  a la rge   block, whe r the mirro rs in  the same blo ck pe rfo r the same  statu e s, e.g., “on”  or “off”.  Figu re   2 sho w s an e x ample to co mbine 3 × 3 mi rro rs.          (a)     (b)     Figure 2. (a)  A random p a ttern of a 6×6 DMD a r e a the gray gri d  re pre s ent s 0 an d the white grid  rep r e s ent s 1  (b)  Combi n in g 3×3 mi rro rs into a large p i xel, mirrors i n  a large pixe l are on the  same st at u s                           A ssu ming  t h e D M D  blo c k  si ze  is   p × q ,   the ne im age pixel size  is  u × v u=m/p  and   v= n/ p . Equation (1 ) ca n be  rewritten as:       . ~ ) ( 11 1 11 ) 1 (1 ) 1 (      u k u k v l klt kl v l kp p k i lq q l j ijt ij t x pq x y                              (5)     Whe r kl x ~  is th e mean valu e of each  p × q  area an d in the area th e mirro rs a r e  on the sam e   status so  the measurement   element  of the area  can b e  written a s   klt . Rewrite Eq uati on (5 ) as:      . ~ 11   u k v l klt kl t x y                                                                                   (6)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Efficient Im aging Strategy for Sin g le  Pixel Cam e ra in Earth Ob servatio n (Ch uanrong Li 4797 . pq y y t t                                                                                               (7)     Equation (6)  has the  same  form as (1), and  kl x ~  can be solved from it.   In orde r to de mostrate the  effect of the  numbe r of DM D mirrors to i m age recon s tructio n the thre e-lin e  bar pattern i s  em ployed   as th e te st target. T he th ree - line  ba pattern ta rg et is  widely u s e d  to estim a te th e sp atial reso lution of opti c al image s. In  the sim u latio n  expe riment s,  the si ze  of th e imag con s isting  of thre e - line ta rg et is  128 ×12 8  pixe ls, a s   sho w n   as i n  Fig u re  3 .   There are horizontal a nd vert ical  strip e s of 8, 4, 2, 1  pixels wi de. Set the DMD  b l ock si ze to 8,  4,  2, 1 respe c tively and then re con s tru c t  the im age. The othe r importa nt parameters in t h e   simulatio n  ex perim ent a r e:  0-1  Bernoulli  ran dom  matrix as  DM D p a ttern, DCT   matrix a s   spa r se   rep r e s entatio n, SL0 algorit hm as spa r e reco nstrct ion  algorith m  [9].  The sa mplin g  rate is 0.6. The  recon s tru c tio n  imag es  are  sho w n  in Fi gure  4. And  the re co nstru c tion time fo r each ima g e  is  sho w n a s  in  Table 1.         Figure 3. The  Three - line B a r Pattern Ta rget         (a)     (b)     (c )     (d)     Figure 4. Re constructe d Image s und er th e Bl ock Si ze  of 8, 4, 2, 1 R e sp ectively       Table 1. The  Re con s tru c tio n  Time of the Thre e-lin e Ta rget   Block  size   8 4 2  Time (s)   0.99  1.76  50.2  4795       Figure 4 sho w s that the  resol u tion  of the re co nstru c ted ima ge is  x  pixels fo r the DM bloc k size  x ( x =8,4,2,1), which ve rifies t he above  pre s ente d  theo ry. Combine d  with Tabl e 1 ,  it  can  be  con c l ued that the  reco nstructio n  time increa ses d r am aticly  while th e re solution b e co mes   highe r. The r e f ore, it must  comp romi se t he imag e re solution an d reco nstructio n  time in the  EO   appli c ation of  single pixel  camera.       4. Efficient I m aging Strateg y  for Imag ing the Targ et of Interes t   In some ea rth obse r vation  applicatio n, the va luable i n formatio n exists only in small part  of the scen e. It is more eff i cient to ima g e  just  that pa rt of the scen e. While  cha nging th e opti c al   para m eter  su ch a s  the  cal i ber a nd fo ca l length of th e imagin g  le ns i s  mo re  complicated a nd  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4794 – 4 801   4798 unsta ble than  controlling th e DMD mi rrors, so t he lo ca l imaging st ra tegy base d  o n  the operation  of DM D i s  a   better  choi ce.  In Equatio (1), th size  of the  DMD i s   m × n   and  th e lo cal im agi ng   area  is [ m 1 m 2 ] ×  [ n 1 n 2 ], the metho d  i s  to  sho w  the  ran dom p a ttern  of just thi s  a r ea  and  al ways  clo s e the oth e r, that would  be 0 in other   parts. And Eq uation (1 ) can  be rewriiten  as:       2 1 2 1 . m m i n n j ijt ij t x y                                                                                (8)     By solving th e Equatio n (8) the  si ze  of re con s tru c te d imag e is ( m 2 - m 1 +1) ×  ( n 2 - n 1 +1) ,   whi c h is p a rt of the whole  sen c e.    The challe ng e of the lo cal  imaging  mod e  is h o w to fi nd the inte re sted imagin g  a r ea a nd  locate  in  the  whol DMD  plane  with out  kn owi n g  the  pri o r informa t ion of th e e a r th o b servati o n   scene. In this paper, a n  efficient imagi n g  stra te gy employing the  combi n ing th e DM D blo c k and  local ima g ing  are pro p o s e d . The comb ination  of the DMD blo c k has the adva n tage for fast   recon s tru c tin g  taget ima g e ,  though th e resol u tion of t he ima ge i s  l o w b u t is  help f ul for findin g   the   imaging a r ea  of interest.    The flow  cha r t of efficient imaging  strate gy is sho w  in  Figure 5.        Figure 5. The  Flow Ch art o f  Efficient Ima g ing Strategy       A simulation  scene,  whi c con s i s ts  of a ship i n  the ocean,  is empl oye d  as th e   experim ent scen e. The im age si ze i s  2 048 ×20 48 pi xels, whi c h e qual s to the  total numbe of  DMD mirro r s.  As only  a small area  ne ar the  shi p  o r   ju st the flag  of the  ship i s  of inte re st, it’s  better to reconstruct th e i m age of ju st  that are a . The lo cation  o f  target is  un kno w n, a nd l o resolution im age of the whol e scene  to help find such inform ation. The st eps to efficie n tly  recons truc t the target of  interes t  are as  follows :     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Efficient Im aging Strategy for Sin g le  Pixel Cam e ra in Earth Ob servatio n (Ch uanrong Li 4799   Figure 6. The  Simulation Scen e of a Ship in the Oce a n       Step 1 : Set the DM D blo c k si ze of 32 t o  com b i ne th e mirrors and  use all the  mirro rs of  DMD to ima g e  the  whole   scene i n  lo resolution. T here  are 64 ×64 pixel s  in t he recon s tru c ted  image. The  sampling  rate i s  0.3.  Step 2 : L o ca te the targ et i n  the lo w resolution ima g e  and  cal c ulat e the  corre s p ondin g   cordinate i n  the DM D pla n e , and ju st use 256 ×25 6   m i rro rs  aro und  the target  sp ot to image, the  unus ed  mirrors   are always off. Set the DMD block  s i z e  4 to image the ship in middle  res o lution.  There are al so 64×64 pixel s  in the re con s tru c ted ima g e . The sam p li ng rate is 0.6.   Step 3 : Lo cat e  the  inte sted  pa rt of th ship in  the  mid d le  re solution  imag e a nd  calcul ate  the corre s po nding  co rdi n ate in the  DMD pl ane,  u s e 64 ×64 mirrors aro und   the  target sp ot  to   image, set the DMD blo ck size 1 to image the shi p  in high resol u tion. There  are al so 64 ×64   pixels in th e reco nstructe image. Th e sampling  ra te  is 0.6. Th e ot her im porta nt parameters i s   the same a s  i n  3.1.  One  of the frames of the   DMD an d the  re co n s tructe d imag e in  Step 1  to 3  are  sh own  respe c tively as Figu re 7, Fi gure 8 a nd Fi gure 9.                    (a)                                                             (b)    Figure 7. (a)  One of the fra m es of the DMD  pattern in  Step 1; (b) The re con s tructed low  resolution im age of 64 ×64  pixels                  (a)                                                          (b)  Figure 8. (a)  One of the fra m es of the DMD pa ttern in  Step 2; (b) The re con s tructed middle  resolution im age of 64 ×64  pixels  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 6, June 20 14:  4794 – 4 801   4800           (a)                                                      (b)  Figure 9. (a)  One of the fra m es of the DMD  pattern in  Step 3; (b) The re con s tructed high  resolution im age of 64 ×64  pixels      It can b e  see n  that in the  reco nstructe low  re solutio n  imag e, only  a bri ght  spot  on the  bottom left can be recogn ized; in the  reco nstr ucte middle resolu tion image, the sh ape  of the   ship  can be  clearly re cog n i z ed. The resolution of the image in Step 2 is 8 times higher tha n  that  in Step 1. In the re co nstructed high resol u tion imag e, the detaile d in formati on, like the symbol  of  the ship,  can  be  re cog n ized. As there i s  n o  mi rro combinatio n in  Step 3, th e i m age  re sol u tion   achi eved the  highe st in this simulation ex perim en t, whi c h is 4 time highe r than th at in Step 2.  The reco nst r ucted lo w re solutio n  imag es  can b e  e n larg ed to th e origi nal si ze of the   imaging  scen e and the i n tere sted a r ea  in low  re solu t i on imag e ca n be repla c e d  by that of the   high re sol u tio n  image, the result is  sho w n in Figure 10       Figure 10. Th e Integration  of Three  Re constructe d Image     From th e int egrate d  ima g e  in Fig u re 1 0 , not only t he po sition  o f  the obje c t i s   clea rly  sho w n, but al so the detail e d informat io n of the ship ca n be re cog n ized.  The total  nu mber of fram es  of the  DM D in  3  ste p s i s  6 4 ×64 × 0.3 + 64 ×6 4×0.6+64×64 ×0.6  =61 44, an the memo ry  co st is  19. 2MB. If di re ctly re con s truct the  whol e scen e in  high   resolution, 20 48×204 8×0.6 = 25 165 83  fra m es of  DM and 9.3 8 TB  memeroy mu st be  nee ded . If  the flippin g  ra te of DMD is  1000  times p e se con d , th e mea s u r em e n t strategy in   this p ape r n e e d   about 6 seco nds  for ob servation,  while  42  min u te s o b se rvation ti me is ne ede d  witho u t ado p t ing   su ch strategy . As to the recon s tru c tion t i me, the total  time con s um ed in 3 step s is 42.8 se co n d on an  Intel i 5 -24 30M  CP @ 2.4 0 G H z laptop  compute r  with  10GB m e m o ry in MAT L AB  environ ment. The test of imaging the  whole sce n ce  whitho ut ado pting th is strategy is not d one  sin c e there is no enou gh m e mory to sto r e su ch  hu ge  data amou nt of the measu r ement matrix.       5. Conclusio n   In this pape r,  to meet the appli c ation d e mand of e a rth obse r catio n  imaging a n  efficient  strategy  of co mbining different  numb e rs of  mi rro rs in  DMD to  adju s t image resol u tion an d u s i n g   spe c ific  are a  i n  DM D to reconstruct th e a r ea of i n tere st  is p r e s ente d   for si ngle pix e l cam e ra. Th e   simulatio n  ex perim ent i s   carri ed  out to  verify the  the o ry by im agin g  the th re e-li ne ta rget  and  for  the appli c atio n mode to im age a  ship in  the large  are a  of oecan in  which thre step s to imag Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     An Efficient Im aging Strategy for Sin g le  Pixel Cam e ra in Earth Ob servatio n (Ch uanrong Li 4801 the scen e from lo w to h i gh resol u tio n  are ex e c u t ed. The  re sult sho w s th at the detail e d   informatio n of the intereste d  object is re cog n ized whil e con s umi ng much le ss measure m ent a n d   cal c ulatio n ti me than  tra d itional im ag ing me th od,  and  it vali dates the  effectivene ss  and   pra c ticality of the propo se d strategy. F u ture  work will focus on t he auotom atic algo rithm for  target re go co nition and lo cation in vario u s ea rth ob se rvation appli c ation mode.        Ackn o w l e dg ements   This  work was finan cially  supp orted  by  the CAS/SAFEA International Pa rtnership   Program fo r Creative  Rese arch  Tea m s a nd t h e  Natio nal  Hi gh  Technol og y Re sea r ch  and   Develo pment  Progra m  (No .  2013AA121 304).        Referen ces   [1]  Pittman T B , et al. Optical imagi ng b y  mea n s  of t w o-ph oto n  qua ntum ent ang leme nt.  Physical Rev i ew   A . 1995; 52( 5): R342 9-R3 43 2.  [2]  Duarte MF , Daven port MA, T a kbar D, etc. Singl e-pi xel i m agi ng via co mpressive s a mplin g: Buil din g   simpler, sma lle r, and less- e x p ensiv e di gital c a meras.  IEEE Signal Proc ess i ng Maga z i ne . 200 8;  25(2) :   83-9 1 [3]  Can des EJ, R o mber g J,  T ao  T .  Robust unc ertaint y  pri n cip l es: exact sign a l  reconstructi o n  from high l y   incom p lete fre que nc y   inform ation.  IEEE Transactions on Inform ation Theory . 2006; 52( 2): 489-5 09.   [4]  Russell, T homas A, et al.  C o m p re ssi ve h y pe rsp e c tral  senso r  fo r L W IR   ga s de te cti o n . Proc. of SPIE  Vol. 201 2; 836 5.  [5]  Efron B, Hastie   T ,  Johnst one I, etc. least angl e regress i on.  A nna l of Statistics . 2004; 32( 2): 407- 499.   [6]  Nee del l D, V e rsh y n i n, R.  Sign al r e cov e r y  from  i n com p lete  an ina ccurate m eas ureme n ts v i a   regu lariz ed  orthog on al match i ng p u rsuit.  IEE E  Journ a on S e lecte d  T o p i cs  in Si gna l Proc e ssing . 20 10 4(2): 310- 31 6.  [7]  Babac an SD,  Molin a R, Kats agg elos AK. B a yesi an com p r e ssive se nsi n g  using l a p l ace  priors.  IEEE  T r ansactio n s o n  Ima ge Proce ssing . 20 10; 19 (1): 53-63.   [8]  Aharo n  M, El a d  M, Bruckste i n A. K-SVD:  An a l gor ithm f o r d e sig n i ng  o v ercompl e te  di ctionar ies fo r   sparse re prese n tation.  IEEE Transactions on Signal Process i ng . 20 06; 54 1 1 ): 4311- 43 22.   [9]  Mohima ni GH,  Baba ie-Z a deh  M, Jutten C.  F a st sparse r e prese n tatio n  b a sed  on s m oot hed  L0  nor m Proceedings of the 7th inter national c onference  on  Independent co mponent analy s is  and s i gnal  separ ation, L o ndo n, UK. 200 7; 389-3 96.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.