基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法技术

技术编号:15074820 阅读:98 留言:0更新日期:2017-04-06 19:49
本发明专利技术公开了一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,首先空域去噪,抑制动态噪声对图像重建的影响,即通过计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关,从而实现动态噪声的空域滤波,抑制动态噪声的影响;然后建立新的压缩成像方程并恢复图像,即利用上述第一步得到的二阶关联运算结果,建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题,通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型,在满足收敛性和稳定性的条件下,重建出原始图像,在动态噪声环境中重构出目标清晰的图像。本发明专利技术能够有效抑制压缩成像中动态噪声对重建质量的影响,提高了对目标的成像质量;计算复杂度低,且不增加系统对硬件的要求。

Method for suppressing dynamic noise in compression imaging based on spatial two order correlation

The invention discloses a method for inhibiting the space of two order related compression dynamic noise imaging based on spatial domain denoising, firstly, influence on image reconstruction based on calculating dynamic noise suppression, compressed imaging measurements and the spatial sampling matrix of order two, so as to realize the spatial filtering effect of dynamic noise, dynamic noise suppression then a new compression; imaging equation and image restoration, is the first step of the two order correlation calculation results, the establishment of a new compressed imaging equation and transform it into a convex optimization problem, the method of matching pursuit for L norm optimization model based on minimum, to meet the convergence and stability conditions. To reconstruct the original image, reconstruct the target clear image in dynamic noise environment. The invention can effectively suppress the influence of the dynamic noise on the reconstruction quality in the compression imaging, improve the imaging quality of the target, and has low computational complexity, and does not increase the requirement of the system to the hardware.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于压缩成像技术,特别是一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法
技术介绍
压缩成像,包括单像素相机、压缩鬼成像等,可以通过单像素探测器,在远低于奈奎斯特采样率的条件下,实现高分辨率的图像重建,广泛用于太赫兹成像、激光雷达等领。然而,压缩成像系统中目标重建的质量受到噪声的制约,在动态噪声环境中,目标图像重建质量很差。目前,对于噪声造成的重建图像退化等问题,解决方法主要集中于对重建算法中的噪声水平的估计。例如Duarte等人提出的估计噪声平均强度的方法(Duarte,MarcoF.,etal.\Single-pixelimagingviacompressivesampling.\IEEESignalProcessingMagazine25.2(2008):83.),但该方法只能针对静态噪声,并不能很好的抑制动态噪声。PengWang和RajeshMenon提出的奇异值分解方法(PengWang,andRajeshMenon.\Computationalspectroscopyviasingular-valuedecompositionandregularization.\Opticsexpress22.18(2014):21541-21550.),但该方法计算复杂度高,并且依赖于噪声因子的估计精度。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,利用空域噪声与压缩成像测量值得空间二阶非相干性,建立新的压缩成像方程,从而实现快速提取目标清晰无噪的目标图像。实现本专利技术目的的技术解决方案为:一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,步骤如下:第一步,空域去噪,抑制动态噪声对图像重建的影响,即通过计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关,从而实现动态噪声的空域滤波,抑制动态噪声的影响;第二步,建立新的压缩成像方程并恢复图像,即利用上述第一步得到的二阶关联运算结果,建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题,通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型,在满足收敛性和稳定性的条件下,重建出原始图像,在动态噪声环境中重构出目标清晰的图像。本专利技术与现有技术相比,其显著优点:(1)能够有效抑制压缩成像中动态噪声对重建质量的影响,提高了对目标的成像质量;(2)利用噪声与测量值在空域的非相干性,计算复杂度低,具有普适性,且不增加系统对硬件的要求。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。附图说明图1是压缩成像系统。图2是用于验证本专利技术的实验目标图像。图3是高噪声环境下传统压缩成像的目标重建图像。图4是高噪声环境下本专利技术方法的目标重建图像。具体实施方式结合图1,S是光源,OBJ是目标,L1和L2是透镜,BS是分光棱镜,DMD是数字微反射镜,BD是桶探测器,PC是个人电脑。照明光源照射目标,通过透镜L1聚焦于数字微反射镜调制面,经过调制面二值调制,通过透镜L2聚焦于桶探测器并将输出信号上传至个人电脑。上述过程重复M次,则以采样次数为矩阵的行,数字微反射镜调制面像素数为矩阵的列,构成采样矩阵A,桶探测器的M次测量值即为压缩成像测量值。本专利技术基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,步骤如下:第一步,空域去噪,抑制动态噪声对图像重建的影响。利用空域中动态噪声与压缩成像测量值的不同特性:动态噪声在空域中是随机分布且相互独立的,与采样矩阵无空间相关性;而压缩成像的测量值在空域中与采样矩阵密切相关,随着采样矩阵的变化而线性变化,所以动态噪声与压缩成像测量值在与采样矩阵的二阶相关性上有显著差别。所以通过计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关,从而实现动态噪声的空域滤波,抑制动态噪声的影响。本专利技术抑制动态噪声对图像重建的影响具体步骤如下:压缩成像过程中固有的噪声,包括背景噪声和暗电流噪声,其成像方程为y=Ax+n(1)其中A是采样矩阵,x是目标图像,n是噪声。一般而言,噪声n可以表示为噪声矩阵B与目标图像x的乘积,即n=Bx(2)那么成像方程可以表示为y=Ax+Bx(3)则成像方程的二阶关联运算可以表示为其中,M和N分别是矩阵A(或者矩阵B)的行数和列数,i和j分别矩阵中的横坐标和纵坐标。矩阵△(k)是测量值y的第k个二阶相关运算的值,a(j)与b(j)分别是矩阵A和矩阵B的第j列向量,Aij表示为A中第i行,第j列的数值,Bij表示为B中第i行,第j列的数值,Aik表示为A中第i行,第k列的数值。式(4)中,由于矩阵A和矩阵B是非相关的,则相对于目标图像的二阶相关运算function1,噪声的二阶相关运算function2是可以忽略的,即Δ(k)=Σj=1Ncov(a(j),a(k))xj---(5)]]>第二步,建立新的压缩成像方程并恢复图像。利用上述第一步得到的二阶关联运算结果,建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题,通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型,在满足收敛性和稳定性的条件下,重建出原始图像,可以在动态噪声环境中重构出目标清晰的图像。所述建立新的压缩成像方程并恢复图像的具体步骤如下:利用成像方程的二阶相关运算,转换为矩阵表达形式,即△=Φx(6)其中,Φ是矩阵A的协方差矩阵。利用凸优化算法和CVX凸优化工具包,将矩阵表达形式的△=Φx转换为凸优化问题,通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型,在满足收敛性和稳定性的条件下,调用计算机上用Matlab7.6版本以上软件求解凸优化模型,从而恢复出清晰的目标图像。实施例结合图1,本专利技术基于空间二阶相关的压缩成像空域去噪方法,步骤如下:第一步,如图1所示,照明光源照射64×64的实验目标图像(如图2所示),通过透镜L1聚焦于数字微反射镜调制面,经过调制面二值调制,通过透镜L2聚焦于桶探测器并将输出信号上传至个人电脑。上述过程重复1500次,则以采样次数为矩阵的行,数字微反射镜调制面像素数为矩阵的列,构成1500×4096采样矩阵A,桶探测器1500次测量值即为压缩成像测量值。计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关,△(k)=<y(k),A(k)>-<y(k)><A(k)>,实现动态噪声的空域滤波,抑制动态噪声的影响。第二步,利用凸优化算法和CVX凸优化工具包,将压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关表示为矩阵形式,通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型,在本文档来自技高网...
基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法

【技术保护点】
一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,其特征在于步骤如下:第一步,空域去噪,抑制动态噪声对图像重建的影响,即通过计算压缩成像测量值与采样矩阵的空域二阶相关,从而实现动态噪声的空域滤波,抑制动态噪声的影响;第二步,建立新的压缩成像方程并恢复图像,即利用上述第一步得到的二阶关联运算结果,建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题,通过匹配追踪的方法寻找基于L范数最小的优化模型,在满足收敛性和稳定性的条件下,重建出原始图像,在动态噪声环境中重构出目标清晰的图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,其特征在于步骤如下:
第一步,空域去噪,抑制动态噪声对图像重建的影响,即通过计算压缩成像测量值与采
样矩阵的空域二阶相关,从而实现动态噪声的空域滤波,抑制动态噪声的影响;
第二步,建立新的压缩成像方程并恢复图像,即利用上述第一步得到的二阶关联运算
结果,建立新的压缩成像方程并将其转换为凸优化问题,通过匹配追踪的方法寻找基于L范
数最小的优化模型,在满足收敛性和稳定性的条件下,重建出原始图像,在动态噪声环境中
重构出目标清晰的图像。
2.根据权利要求1所述的基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法,其特
征在于第一步中抑制动态噪声对图像重建的影响具体步骤如下:压缩成像过程中固有的噪
声,包括背景噪声和暗电流噪声,其成像方程为
y=Ax+n(1)
其中A是采样矩阵,x是目标图像,n是噪声,该噪声n表示为噪声矩阵B与目标图像x的乘
积,即
n=Bx(2)
那么成像方程表示为
y=Ax+Bx(3)
则成像方程的二阶关联运算表示为...

【专利技术属性】
技术研发人员:何伟基冒添逸邹云浩戴慧东陈钱顾国华张闻文钱惟贤隋修宝任侃路东明于雪莲
申请(专利权)人:南京理工大学
类型:发明
国别省市:江苏;32

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