基于嵌入式变换编码的压缩感知光谱成像测量值压缩方法技术

本发明专利技术提出了一种基于嵌入式变换编码的压缩感知光谱成像测量值压缩方法，利用变换编码思想将原采样测量值矩阵转换为两个矩阵，然后对两个矩阵单独压缩处理，具体分为两个阶段：第一阶段中，利用基于编码孔径信息的均值滤波变换将原采样测量值转换成一个与原光谱通道图像的分布更加近似的图像矩阵，和一个随机且稀疏的余数矩阵；第二阶段中，通过编码孔径信息确定余数矩阵中元素比特为零和位平面为零的位置，并利用位平面编码高效压缩余数矩阵。该方案通过嵌入式变换编码将原本近似随机组合难以压缩的测量值矩阵转换为分布规律且易于处理的两个矩阵，有效提高了这种基于编码孔径光谱成像系统测量值的无损压缩效率。

【技术实现步骤摘要】
基于嵌入式变换编码的压缩感知光谱成像测量值压缩方法
本专利技术涉及一种面向编码孔径快照光谱成像系统采样测量值的信息压缩方法，具体是一种利用已知的编码孔径信息进行变换编码和位平面编码从而对编码孔径快照光谱成像系统的采样测量值进行无损压缩的方法。
技术介绍
压缩传感以信号的可压缩性或稀疏性为条件，是一个突破传统奈奎斯特采样定理的全新信号处理理论，它使我们可以在信号采样的同时完成编码压缩，对信号处理的发展有着重要的意义。压缩传感理论日趋成熟，学者们在众多领域对其展开了广泛的应用研究。多光谱成像技术便是其中一个重要分支。光谱成像作为一种新兴的技术，它能产生光谱变化的空间分布图，使其在许多应用中成为炙手可热的工具。传统采样模式所采集的信号是冗余的，所以采样数可以压缩，而压缩传感要求提供非相干采样的传感矩阵（采样矩阵），采样的非相干性就是要求用传感矩阵采集到的数据不应已存在于稀疏基内，这样压缩的采样值才能尽可能的保存更多信息。但相应地，传感矩阵得到的最终测量值信号也不再冗余，且不易于压缩。然而在多光谱成像系统中，研究学者们仍然希望能对压缩感知后的采样测量值进一步压缩，以便于其在环境遥感、天体物理学和军事目标检测等方面应用时的实时传输。经过对现有技术的文献检索发现，意识到大多数光谱成像技术生成的测量值数据总数大于或等于重建三维数据块中测量值的总数，2006年D.J.Brady和M.E.Gehm在InternationalSocietyforOpticsandPhotonics会议的“Compressiveimagingspectrometersusingcodedapertures”上引入了可压缩的光谱成像思想，该方法意在使光谱成像产生的测量值少于重建数据块中的元素测量值。其理论基础依赖于压缩感知理论，即根据自然场景在某些基上可以稀疏表示的事实解决数据立体块重建的欠定问题。他们依据压缩感知思想进行了编码孔径成像设计，研究证明利用这种伪随机构造方法设计编码孔径可以使观测模型满足约束等距特性（RIP）性质。随后，M.E.Gehm等人于2007年在OpticsExpress期刊的“Single-shotcompressivespectralimagingwithadual-disperserarchitecture”上发表了一种二元分散式编码孔径快照光谱成像系统（即CASSI，theCodedApertureSnapshotSpectralImager），利用编码孔径和色散介质调制场景的光场，并利用一个探测器获取三维数据体的二维表示和多路投影。A.Wagadarikar等人2008年在AppliedOptics期刊的“Singledisperserdesignforcodedaperturesnapshotspectralimaging”报告了一个可压缩的CASSI系统，称之为单色散CASSI仪器。由于单色散CASSI系统使用了多路技术，且光学器件较少，该系统易于配准，适合低空间分辨率和高光谱分辨率的应用需求。H.Arguello和G.R.Arce于2013年在IEEETrans.ImageProcess期刊的“Rankminimizationcodeaperturedesignforspectrallyselectivecompressiveimaging”上基于多拍（multi-shot）单色散CASSI系统提出了一个广义且有效的数学框架和相应的编码小孔最优化方法，该方法允许任意波段子集的重建，同时最大限度地减少所需的拍摄张数（shots）。由于在压缩感知中稀疏信号的恢复对可压缩数据和压缩投影非常敏感，不同拍摄路数下使用不同编码孔径得到的重建图像的峰值信噪比（PSNR）都比较低，虽然随着拍数增加PSNR也逐渐上升，但相应的压缩效率也在逐渐下降。为了限制采样数据大小并保证重建数据的质量，一种解决方案是提供对采样测量值的进一步无损压缩，从而在相似的存储空间下可利用更多拍摄路数来提高PSNR。由于压缩传感光谱成像得到的测量值中的关联性和冗余性已被大大削弱，采样测量值的压缩任务对现有的无损压缩研究而言无疑是个新挑战。
技术实现思路
本专利技术针对原始采样测量值不易压缩的现状，提出了一种基于均值滤波变换的变换编码方法，通过对已知信息和系统结构的有效利用，提高了方法的压缩效率。该方法通过利用已知的编码孔径信息，逐一处理可压缩测量矩阵中的元素，最终将其转换为一个与原始图像分布近似并更易于压缩的矩阵，和一个可用编码孔径作为辅助信息进行位平面编码（bitplanecoding）的稀疏矩阵。本专利技术是通过以下技术方案实现的：原始三维数据经过CASSI系统的编码孔径、色散元件、探测器后，得到的可压缩的采样测量值实际上是不同光谱通道被编码和平移后的像素之和，针对这种在一定范围内随机组合成的矩阵，本专利技术利用变换编码思想将原采样测量值矩阵转换为两个矩阵，然后对两个矩阵单独压缩处理；通过两大阶段对其进行拆分重组并选取相适应的算法进行压缩。第一阶段中，利用基于编码孔径信息的均值滤波变换将原采样测量值转换成一个与原光谱通道图像的分布更加近似的图像矩阵，和一个随机且稀疏的余数矩阵。第二阶段中，通过编码孔径信息确定余数矩阵中元素比特为零和位平面为零的位置，并利用位平面编码高效压缩余数矩阵。优选的，所述第一阶段中，在基于编码孔径信息的均值滤波变换中充分利用已知的编码孔径信息，具体为：根据系统产生采样测量值过程中所使用个的随机编码孔径矩阵，计算测量值矩阵中每个元素的加数个数，利用基于均值滤波的变换思想将测量值中每个元素除以其加数个数，得到一个与原光谱通道图像的分布近似的图像矩阵，和一个随机且稀疏的余数矩阵。优选的，所述第一阶段转换出的图像矩阵，该矩阵图像的分布和统计特征与原光谱通道图像类似，采用无损图像压缩算法JPEG-LS和Calic对其直接压缩。优选的，所述第二阶段中，所述通过编码孔径信息确定余数矩阵中元素比特为零和位平面为零的位置，具体为：余数矩阵中的每个元素都有一些比特位可以根据编码孔径信息确定为零，这些确定为零的比特位将不用列入压缩的序列中去，直接从解码端通过编码孔径信息恢复；而不确定为零的比特位将通过逐个比特平面分块分部分的位平面编码依次处理。优选的，所述第二阶段中，所述利用位平面编码高效压缩余数矩阵，具体为：对于变换后的余数矩阵采用基于编码孔径信息的位平面编码的方法，按照相似的位置结构和统计特性分块分区间地采用位平面编码和变长编码进行压缩，逐块编码，从最显著位平面到最不显著位平面渐进性地编码系数幅度的每个位平面，每个位平面上从部分1到部分3逐步编码，每个部分一次只取四个位置为一组，由于有些位置根据编码孔径信息已确定为零，因此每个小组最多只含有四个比特位，最后将这些比特组用变长编码进行压缩。与传统无损图像压缩方法相比，本专利技术所提出的基于编码孔径和嵌入式变换编码的CASSI系统测量值压缩方法，提高了压缩感知采样测量值进一步压缩的可能性和实用性。本专利技术的有益效果是：将缺少冗余性难以压缩的测量值利用均值滤波式的变换转换为去噪后易于压缩的图像矩阵，提供了压缩感知采样测量值压缩的新思路；充分利用编码孔径的已知信息，结合变换编码，节省压缩比特；利用变换编码后本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于嵌入式变换编码的压缩感知光谱成像测量值压缩方法，其特征是，利用变换编码思想将原采样测量值矩阵转换为两个矩阵，然后对两个矩阵单独压缩处理，具体分为两个阶段：第一阶段中，利用基于编码孔径信息的均值滤波变换将原采样测量值转换成一个与原光谱通道图像的分布更加近似的图像矩阵，和一个随机且稀疏的余数矩阵；第二阶段中，通过编码孔径信息确定余数矩阵中元素比特为零和位平面为零的位置，并利用位平面编码高效压缩余数矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入式变换编码的压缩感知光谱成像测量值压缩方法，其特征是，利用变换编码思想将原采样测量值矩阵转换为两个矩阵，然后对两个矩阵单独压缩处理，具体分为两个阶段：第一阶段中，利用基于编码孔径信息的均值滤波变换将原采样测量值转换成一个与原光谱通道图像的分布更加近似的图像矩阵，和一个随机且稀疏的余数矩阵；第二阶段中，通过编码孔径信息确定余数矩阵中元素比特为零和位平面为零的位置，并利用位平面编码高效压缩余数矩阵；所述第一阶段中，在基于编码孔径信息的均值滤波变换中充分利用已知的编码孔径信息，具体为：根据系统产生采样测量值过程中所使用个的随机编码孔径矩阵，计算测量值矩阵中每个元素的加数个数，利用基于均值滤波的变换思想将测量值中每个元素除以其加数个数，得到一个与原光谱通道图像的分布近似的图像矩阵，和一个随机且稀疏的余数矩阵；第一阶段转换出的图像矩阵，该图像矩阵的分布和统计特征与原光谱通道图像类似，采用无...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊红凯，李平好，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31