[發(fā)明專利]一種基于壓縮感知的圖像信號(hào)獲取方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710954879.7
• 申請(qǐng)日: 2017-10-13
• 公開（公告）號(hào): CN107749756B
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳偉;羅俊溢
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 成都正揚(yáng)博創(chuàng)電子技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): H03M7/30
• 分類號(hào): H03M7/30;H03M1/12;G06T1/00
• 代理公司: 成都環(huán)泰專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 51242
• 代理人: 李斌;鄒翠

1.一種基于壓縮感知的圖像信號(hào)獲取方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、接收模擬圖像信號(hào)x(t)，并對(duì)該模擬圖像信號(hào)x(t)進(jìn)行采樣，獲取第i路采樣后的離散信號(hào)y_i(n)；

b、根據(jù)模擬圖像信號(hào)x(t)和離散信號(hào)y_i(n)，獲取x(t)的傅里葉變換函數(shù)X(ω)、y_i(n)的離散傅里葉變換函數(shù)Y_i(ω)、理想感知矩陣H(ω)以及原信號(hào)R(ω)；

c、根據(jù)理想感知矩陣H(ω)，計(jì)算出原信號(hào)R(ω)的唯一稀疏解；

所述步驟c包括以下步驟：

c1、根據(jù)理想感知矩陣H(ω)，獲取其最佳匹配矩陣H_B(ω)；

c2、根據(jù)最佳匹配矩陣H_B(ω)，求出原信號(hào)R(ω)的唯一稀疏解；

所述步驟c1包括以下步驟：

c11、定義位置參數(shù)集合B＝{b₀,b₁,...,b_k-1}，且定義b_i＝{λ_i}，殘余部分g₀(ω)＝Y(jié)(ω)，根據(jù)正交匹配追蹤算法，對(duì)位置參數(shù)集合B進(jìn)行計(jì)算；

c12、根據(jù)位置參數(shù)集合B，計(jì)算出第i次則殘余部分其中，為理想感知矩陣H(ω)的第λ_i-1個(gè)列向量；

c13、當(dāng)位置參數(shù)集合B＝{b₀,b₁,...,b_k-1}中的元素個(gè)數(shù)K滿足時(shí)，停止進(jìn)行正交匹配追蹤算法，其中表示取整；

c14、獲得最佳匹配矩陣

所述步驟c2包括以下步驟：

c21、根據(jù)最佳匹配矩陣H_B(ω)，定義該最佳匹配矩陣H_B(ω)的Penrose廣義逆矩陣且

c22、根據(jù)最佳匹配矩陣H_B(ω)的Penrose廣義逆矩陣計(jì)算出壓縮后的信號(hào)R^B(ω)，且

c23、對(duì)壓縮后的信號(hào)R^B(ω)進(jìn)行插值處理，獲得重構(gòu)誤差；

c24、增加基準(zhǔn)通道，確定原信號(hào)R(ω)的取值范圍；

c25、根據(jù)原信號(hào)R(ω)的取值范圍，求得原信號(hào)R(ω)的唯一稀疏解；

d、根據(jù)原信號(hào)R(ω)的唯一稀疏解，對(duì)采樣后的模擬圖像信號(hào)和離散信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的圖像信號(hào)獲取方法，其特征在于，所述步驟a包括以下步驟：

a1、定義采樣序列a_i(t)，且其中，T為采樣周期，τ為相鄰兩路采樣通道的時(shí)間間隔；

a2、利用采樣序列a_i(t)對(duì)模擬圖像信號(hào)x(t)進(jìn)行采樣，得到第i路采樣后的離散信號(hào)y_i(n)，且

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于壓縮感知的圖像信號(hào)獲取方法，其特征在于，所述步驟b包括以下步驟：

b1、對(duì)第i路采樣后的離散信號(hào)y_i(n)進(jìn)行離散傅里葉變換，得出離散信號(hào)y_i(n)的離散傅里葉變換函數(shù)Y_i(ω)，且其中，X(ω)為模擬圖像信號(hào)x(t)的傅里葉變換函數(shù)；

b2、模擬圖像信號(hào)x(t)為帶限且x(t)∈L₂，根據(jù)空間采樣定理，由空間生成函數(shù)構(gòu)成L₂的子空間且

b3、對(duì)于任意的可得并根據(jù)該模擬圖像信號(hào)x(t)，得到x(t)的傅里葉變換函數(shù)X(ω)，即其中，R_p(ω)為r_p[n]的傅里葉變換函數(shù)，ψ_p(ω)為的傅里葉變換函數(shù)；

b4、根據(jù)模擬圖像信號(hào)x(t)的傅里葉變換函數(shù)X(ω)，可將離散信號(hào)y_i(n)的離散傅里葉變換函數(shù)Y_i(ω)進(jìn)行變形，具體如下：

b5、根據(jù)經(jīng)變形后離散信號(hào)y_i(n)的離散傅里葉變換函數(shù)Y_i(ω)，可將采樣后的離散信號(hào)y(n)表示為：Y(ω)＝H(ω)R(ω)；其中，H(ω)為理想感知矩陣，R(ω)為原信號(hào)。