[發(fā)明專利]基于隨機(jī)循環(huán)矩陣的彩色單像素成像方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810700735.3
• 申請(qǐng)日: 2018-06-29
• 公開（公告）號(hào): CN108833919B
• 公開（公告）日: 2020-02-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈同;李永強(qiáng);陳東岳;王驥;童振
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號(hào): H04N19/132
• 分類號(hào): H04N19/132;H04N19/90;H04N19/176;H04N9/31
• 代理公司: 21212 大連東方專利代理有限責(zé)任公司
• 代理人: 唐楠;李洪福

1.一種基于隨機(jī)循環(huán)矩陣的彩色單像素成像方法，其特征在于具有以下步驟：

S1、將分辨率為N1×N1的目標(biāo)恢復(fù)圖像分解為若干個(gè)N3×N3的小塊，對(duì)于每一個(gè)小塊采用相同的測(cè)量矩陣進(jìn)行壓縮感知測(cè)量；

S2、設(shè)計(jì)并在計(jì)算機(jī)中生成空間調(diào)制器需要的測(cè)量矩陣，測(cè)量矩陣的維數(shù)為M×N2，N2＝N3×N3，使之能夠?qū)庑盘?hào)進(jìn)行編碼；

S3、測(cè)量矩陣通過FPGA發(fā)送到DDR2 SDRAM中；

S4、FPGA從DDR2 SDRAM讀取測(cè)量矩陣的一行的N2個(gè)元素值，然后把這N2個(gè)元素值轉(zhuǎn)化為一個(gè)N3×N3維矩陣，并將其投影在空間調(diào)制器上；

S5、空間調(diào)制器投影出圖像后，在設(shè)計(jì)好的光路中由FPGA接收經(jīng)放大濾波、A/D轉(zhuǎn)換后的硅光電二極管產(chǎn)生的電信號(hào)，并將其儲(chǔ)存在DDR2 SDRAM中；

S6、重復(fù)步驟S4～步驟S5，M-1次；

S7、FPGA將儲(chǔ)存在DDR2 SDRAM中的經(jīng)放大濾波、A/D轉(zhuǎn)換后的硅光電二極管產(chǎn)生的電信號(hào)發(fā)送給計(jì)算機(jī)，利用分塊自適應(yīng)步長(zhǎng)梯度投影恢復(fù)算法對(duì)每個(gè)小塊圖像進(jìn)行重建，再按分解的順序排列組合，最終形成新的重建圖像；

所述步驟S2的具體步驟如下：

S2.1、目標(biāo)恢復(fù)圖像的分辨率為N1×N1，而每個(gè)小塊的分辨為N3×N3，測(cè)量次數(shù)為M，則將測(cè)量矩陣設(shè)為A，測(cè)量矩陣A的大小為M×N2，N2＝N3×N3；

利用測(cè)量矩陣類型生成N2個(gè)元素組成的倒序序列S₁作為測(cè)量矩陣的第h行，h的初值為1，其中S₁＝{a_N2，a_N2-1，···，a₂，a₁}，若h＝M，則得到M×N2的矩陣，并直接執(zhí)行步驟S2.6，若h＜M，則執(zhí)行步驟S2.2；

S2.2、根據(jù)托普利茲矩陣或者循環(huán)矩陣規(guī)則進(jìn)行循環(huán)產(chǎn)生第i行行向量，i的初始值為2，其中1<i<N4，N4為一個(gè)閥值，可以自行調(diào)整；

S2.3、通過Logistic混沌序列所產(chǎn)生的下一個(gè)元素的值k_j來判斷所述步驟S2.2產(chǎn)生的循環(huán)行向量是否用于測(cè)量矩陣的第h行的下一行；

若k_j＝1，則將當(dāng)前操作的測(cè)量矩陣的第h行換至第h+1行，將循環(huán)產(chǎn)生的第i行行向量作為測(cè)量矩陣的第h行，將當(dāng)前操作的循環(huán)產(chǎn)生的第i行換至第i+1行，并執(zhí)行步驟S2.5；

若kj≠1，則執(zhí)行步驟S2.4，其中h的初始值為1，1≤h≤M；

S2.4、將當(dāng)前操作的循環(huán)產(chǎn)生的第i行換至第i+1行，若i＝N4，則將i的值重置，令i＝2，令當(dāng)前操作的測(cè)量矩陣的第h行換至第h+1行，并返回步驟S2.1；若i<N4，則執(zhí)行步驟S2.2；

S2.5、若h＝M，則得到M×N2的矩陣，執(zhí)行步驟S2.6，若h＜M且i＝N4，則將i的值重置，令i＝2，令當(dāng)前操作的測(cè)量矩陣的第h行換至第h+1，并返回步驟S2.1；若h＜M且i<N4，則執(zhí)行步驟S2.2；

S2.6、依次將M×N2的矩陣的每一行轉(zhuǎn)換為一個(gè)N3×N3的矩陣，共產(chǎn)生M個(gè)N3×N3的矩陣，得到測(cè)量矩陣；

分塊自適應(yīng)步長(zhǎng)梯度投影恢復(fù)算法轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題以后就是如式(1)的求解二次規(guī)劃問題：

所述步驟S7的具體步驟如下：

S7.1、初始化分塊自適應(yīng)步長(zhǎng)梯度投影恢復(fù)算法各個(gè)參數(shù)，起始迭代點(diǎn)z₀，步長(zhǎng)學(xué)習(xí)因子l和調(diào)節(jié)參數(shù)δ，計(jì)算可行邊界，設(shè)置迭代器iter為0；

S7.2、檢查迭代點(diǎn)是否在約束邊界內(nèi)，如果都在可行域，則進(jìn)入步驟S7.3，否則結(jié)束并返回錯(cuò)誤；

S7.3、針對(duì)每一個(gè)小塊采集的數(shù)據(jù)塊，先根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)，利用GPSR-BASIC算法算出步長(zhǎng)值計(jì)算公式如下：

其中，g_k是第k次迭代搜索方向的反方向，B為中的矩陣B；

然后用GPSR-BB算法算出步長(zhǎng)值計(jì)算公式如下：

S7.4、根據(jù)選擇下一步的步長(zhǎng)值如果和的比值小于l，就更新l的值，在其基礎(chǔ)上增加δ，否則在其基礎(chǔ)上減去δ；

S7.5、更新迭代點(diǎn)：

S7.6計(jì)算迭代停止條件式abs(F(z_k)-F(z_k+1))/F(z_k)＜tolp、如果滿足其中任意一種條件則退出循環(huán)，否則進(jìn)入步驟S7.2。