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      一種基于觀測(cè)信號(hào)拆分的快速稀疏圖像復(fù)原方法

      文檔序號(hào):8512978閱讀:339來(lái)源:國(guó)知局
      一種基于觀測(cè)信號(hào)拆分的快速稀疏圖像復(fù)原方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域,特別涉及一種基于觀測(cè)信號(hào)拆分的快速稀疏求解 方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 隨著壓縮感知理論的日益成熟,越來(lái)越多的研宄學(xué)者開(kāi)始關(guān)注該理論,基于該理 論的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛,典型的應(yīng)用涉及圖像去噪、圖像去模糊、單像元相機(jī)成像技術(shù),核 磁共振成像技術(shù)、雷達(dá)成像技術(shù)等等。隨著對(duì)圖像分辨率要求的提高,壓縮感知的圖像復(fù)原 速度成為該理論的瓶頸。
      [0003] 在壓縮感知理論框架下,提高圖像成像速度,最為關(guān)鍵的是最終圖像復(fù)原算法的 速度。圖像復(fù)原算法的本質(zhì)是求解一個(gè)高度不完備的線性方程組,現(xiàn)今大多數(shù)算法,都是求 解基于Ll范數(shù)的凸優(yōu)化問(wèn)題。比較典型的方法有OMP,LASSO, Bregman等等。但是這些方 法基本上需要迭代運(yùn)算,一定程度上限制了圖像復(fù)原的效率。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004] 針對(duì)上述計(jì)算量大,成像效率不高的技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提供了一種基于觀測(cè)信號(hào) 拆分的快速稀疏求解方法,包括如下步驟:
      [0005] (SI)初始化,設(shè)待恢復(fù)圖像X的分辨率為M*N,記R = [M*N/4],其中,M為所需圖 像像素的行數(shù),N為所需圖像像素的列數(shù),M,N均為整數(shù),[·]表示取最大整數(shù)符號(hào);
      [0006] (S2)采集成像數(shù)據(jù)t ;
      [0007] (S3)建立數(shù)學(xué)模型,計(jì)算信號(hào)基:設(shè)測(cè)量矩陣A,由0和1兩種元素組成的矩陣,其 中0和1元素個(gè)數(shù)比為1:1,維度為(R MN);
      [0008] 建立數(shù)學(xué)模型:Y = AX ;
      [0009] 其中,Y表示成像數(shù)據(jù);X為待恢復(fù)的圖像,X維度為Μ*Ν ;
      [0010] 令數(shù)學(xué)模型中的Y取值分別為對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正交基{ej,求解得到一組值{Xi},{ Xi} 記為信號(hào)基,其中i = l,…,R;
      [0011] (S4)將成像數(shù)據(jù)Y',在標(biāo)準(zhǔn)正交基IeJ下分解,得到一組表示系數(shù){a J,其中i
      【主權(quán)項(xiàng)】
      1. 一種基于觀測(cè)信號(hào)拆分的快速稀疏求解方法,其特征在于包括以下步驟: (51) 初始化,設(shè)待恢復(fù)圖像X的分辨率為M*N,記R = [M*N/4],其中,M為所需圖像像 素的行數(shù),N為所需圖像像素的列數(shù),M,N均為整數(shù),[·]表示取最大整數(shù)符號(hào); (52) 采集成像數(shù)據(jù)Y'; (53) 建立數(shù)學(xué)模型,計(jì)算信號(hào)基:設(shè)測(cè)量矩陣A,由O和1兩種元素組成的矩陣,其中O 和1元素個(gè)數(shù)比為1:1,維度為(R MN); 建立數(shù)學(xué)模型:Y = AX ; 其中,Y表示成像數(shù)據(jù);X為待恢復(fù)的圖像,X維度為Μ*Ν ; 令數(shù)學(xué)模型中的Y取值分別為對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)正交基IeJ,求解得到一組值{Xi},{Xi}記為 信號(hào)基,其中i = 1,…,R; (54) 將成像數(shù)據(jù)Y',在標(biāo)準(zhǔn)正交基IeJ下分解,得到一組表示系數(shù){aj,其中i = 1,…,R ; R (55) 復(fù)原圖像t ;Xr=YjxjXl 〇 i=l
      【專利摘要】本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域,涉及一種基于觀測(cè)信號(hào)拆分的快速稀疏求解方法,具體步驟為(S1)初始化,設(shè)待恢復(fù)圖像X的分辨率為M*N,記R=[M*N/4],其中,M為所需圖像像素的行數(shù),N為所需圖像像素的列數(shù),M,N均為整數(shù),[·]表示取最大整數(shù)符號(hào);(S2)采集成像數(shù)據(jù)Y′;(S3)建立數(shù)學(xué)模型,計(jì)算信號(hào)基;(S4)將成像數(shù)據(jù)Y′,在標(biāo)準(zhǔn)正交基{ei}下分解,得到一組表示系數(shù){αi},其中i=1,…,R;(S5)復(fù)原圖像X′:本發(fā)明將信號(hào)復(fù)原的方法從迭代中解放出來(lái),變化成一種線性加和的方法,從而大大降低單像元成像復(fù)原的算法復(fù)雜度,加速了單像元相機(jī)的成像速度。
      【IPC分類】G06T5-00
      【公開(kāi)號(hào)】CN104835126
      【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510246975
      【發(fā)明人】劉煜, 彭?xiàng)? 劉進(jìn), 張政, 王瑋
      【申請(qǐng)人】中國(guó)人民解放軍國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
      【公開(kāi)日】2015年8月12日
      【申請(qǐng)日】2015年5月15日
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