【技术实现步骤摘要】
一种基于互相干度最优的成像处理方法
本专利技术涉及基于压缩感知的关联成像领域，具体是一种基于互相干度最优的成像处理方法。
技术介绍
在关联成像领域，为了保证系综平均成立，要求测量次数很高，进而影响成像效率，结合压缩感知理论，将参考臂测量的信号构成测量矩阵，将探测臂的信号构成测量矢量，采用压缩感知重建算法进行图像恢复。图像信号在空间域或者变换域是稀疏的，因此利用图像的稀疏先验信息，可以在低于奈奎斯特采样数下对图像信号进行重构。重构目标函数如下min‖y-Ax‖2+τ‖x‖1(1)目前的重构算法包括贪婪算法(如OMP，gOMP，MP等)、优化类算法(如BP、GPSR、TV等)及贝叶斯估计算法(如SBL)等，图像信号重构质量不仅与重建算法有关，还依赖于感知矩阵A的性质。Candes和Donohov分别提出用RIP常数δ和互相干度μ来描述感知矩阵A的性质。目前有很多矩阵优化方法对测量矩阵进行优化，使得测量矩阵性质达最优化。但是对于实际成像系统而言，一方面测量矩阵无法设计成最优测量矩阵，另一方面实际成像系统在装校过程中存在误差，测量矩阵没有达到最优测量矩阵，进而导致测量矩阵...
【技术保护点】
1.一种基于互相干度最优的成像处理方法，其特征在于该处理方法包括下列步骤：1)将系统传输矩阵A和测量信号y作为输入；2)根据随机矩阵最小的互相干度要求，构造格拉姆矩阵G，公式如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于互相干度最优的成像处理方法，其特征在于该处理方法包括下列步骤：1)将系统传输矩阵A和测量信号y作为输入；2)根据随机矩阵最小的互相干度要求，构造格拉姆矩阵G，公式如下：3)对格拉姆矩阵G进行三角分解，即DTD＝G；4)针对系统传输矩阵A，利用最小二乘法求解minP‖PA-D‖F,得到预处理矩阵P，其中，。...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩申生，童智申，王健，黄增峰，刘震涛，胡晨昱，
申请(专利权)人：中国科学院上海光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：上海,31
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