[發明專利]基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法

有效

• 申請號: 201910986627.1
• 申請日: 2019-10-17
• 公開（公告）號: CN110706186B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 盧繼華;馮立輝;王歡;沈英
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T9/00
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 毛燕

本發明涉及基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法，屬于水下模擬信息轉換及壓縮感知技術領域。包括：1)讀取水下采集的信息并計算每行Renyi熵值并求最大值對應的行，計算該行像素最大值作為Renyi熵閾值T₁；2)基于T₁以W*W為單位濾波；3)進行離散二維小波變換；4)分別對高頻系數按行計算Renyi熵值去噪閾值，再去噪；5)構造高斯隨機觀測矩陣對去噪后高頻系數進行壓縮觀測；6)對所有濾波后的高頻系數進行AMP重構；7)低頻子系數、重構后的高頻子系數進行小波反變換得到恢復的水下采集信息。所述方法能濾除部分噪聲；有效改善去噪后水下采集圖像的峰值信噪比，優化了去噪后水下圖像的平均結構相似性。

技術領域

本發明涉及基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法，屬于水下模擬信息轉換以及壓縮感知技術領域。

背景技術

隨著多媒體技術的發展，圖像和視頻信號的分辨率不斷得到提高，高清圖片及高清視頻逐漸成為信息傳輸的主流。水下環境比較復雜,在水下拍攝和傳輸信息會受到不同程度的干擾。最近幾年發展起來的壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論，提供了采集信號的一種思路，當信號稀疏或可壓縮時，可以以較低的采樣率通過一個測量矩陣隨機觀測信號，根據得到的少量觀測值，通過優化算法精確重構信號，信號的重構質量僅取決于觀測數量的多少，而與具體使用了哪些觀測值無關。

自然圖像通常不是稀疏的，但在適當選定的變換基下能夠進行稀疏表示。小波變換是對圖像進行稀疏表示的一種有效工具。二維小波變換將圖像分解為多個子系數，不同子系數描述了原始圖像中的不同信息成分。一級二維小波變換將圖像分解成4個子系數。LL為低頻系數，是原始圖像的近似,HL、LH和HH是高頻系數，描述了圖像灰度沿不同方向的變化。其中HL系數中的主要結構是沿垂直方向的，反映了圖像中的垂直邊緣信息(水平方向高頻、垂直方向低頻)；LH系數中的主要結構是沿水平方向的，反映了圖像中的水平邊緣情況(水平方向低頻、垂直方向高頻)，HH系數中的主要結構是沿對角線方向的，反映圖像中的斜邊緣信息(水平方向高頻、垂直方向高頻)。

對于稀疏信號，不用依賴于信號本身的分布特性，根據普適觀測值達到低復雜度的目的，每個觀測值近似均等地蘊含了信號的部分“信息”，任何觀測值丟失和受干擾，也不影響其它觀測參與重構過程，能適應比較惡劣的信道環境。

發明內容

本發明的目的是針對水下環境中采集的圖片或視頻中存在因干擾或噪聲而導致的圖片模糊、斑點甚至開裂的狀況，導致接收到的信息不準確以及魯棒性差的技術缺陷，提出了基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法，針對水下采集到的信息因受各種干擾及噪聲影響而導致采集到的信息模糊、帶噪聲及干擾導致重構魯棒性低；所述方法利用Renyi熵計算小波變換閾值，接著基于二維小波變換提取不同方向子系數；再降低觀測矩陣尺寸，結合近似消息傳遞方法重構小波系數向量，對水下采集的信息達到去除噪聲及干擾的目的。

所述基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法，包括粗去擾和細去擾兩部分；

其中，粗去擾包括如下步驟：

步驟1、讀取水下采集的信息，并以矩陣形式存儲，記為I；以行為單位計算矩陣I中每行的Renyi熵值；

其中，矩陣I的維度為m×n，即m行n列；

其中，m及n均大于等于8；

步驟2、求步驟1輸出的Renyi熵值求最大值及對應的行，計算該行像素的最大值作為Renyi熵閾值T₁；

步驟3、對矩陣I進行以W*W窗口為單位進行粗去擾，得到進行粗去擾后的矩陣，具體為：