【技术实现步骤摘要】
基于压缩感知的图像受干扰程度评价方法
本专利技术涉及图像受干扰程度评价技术，特别是一种基于压缩感知到的图像受干扰程度评价方法。
技术介绍
掌握实时态势的瞬时变化是信息化社会发展的关键，而光学成像设备作为获取信息的“眼睛”，其作用主要是采集特定区域的图像信息并对图像中可能存在的目标进行探测、识别，为后续的分析过程提供准确的目标信息。由于光学成像是对视场内所看到物体的直接成像，因此容易受到外界条件的干扰，使得所成目标图像质量变差，最直接的影响是导致对感兴趣区域的检测与识别难度增大，降低探测概率，增加系统进行目标自动识别所需的时间。因此，一张图像的好坏是快速、准确的获取有效信息的前提，如何评估图像受干扰程度则成为图像识别技术的一项重要课题。与此同时，随着现代科技的不断发展，社会的许多领域，特别是卫星遥感、交通识别、军事侦察等领域对于更高成像质量的图片用于目标精确识别提出了迫切需求。这就直接导致了图片数据量的急剧增大，这些高分辨率的图片不仅会占用巨大的存储空间还将会给后期进行实时图像处理造成极大的困难。因此，数据处理的复杂程...
【技术保护点】
1.一种基于压缩感知的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，从得到的受干扰图像中提取出目标图像，对整幅图像进行分块处理；/n步骤2，将目标图像对应二维矩阵列向量化，得到目标向量，将每个图像小块对应的二维矩阵列向量化并组成背景向量；/n步骤3，利用PCA主成分分析法对目标向量和背景向量进行降维和特征提取，得到目标特征向量和背景特征矩阵；/n步骤4，分别对目标特征向量和背景特征矩阵进行归一化处理，得到归一化目标特征向量和归一化背景特征向量；/n步骤5，将归一化目标特征向量和归一化背景特征向量分别左乘高斯随机矩阵进行随机特征选取，得到目标随机特征向量和背景...
【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，从得到的受干扰图像中提取出目标图像，对整幅图像进行分块处理；
步骤2，将目标图像对应二维矩阵列向量化，得到目标向量，将每个图像小块对应的二维矩阵列向量化并组成背景向量；
步骤3，利用PCA主成分分析法对目标向量和背景向量进行降维和特征提取，得到目标特征向量和背景特征矩阵；
步骤4，分别对目标特征向量和背景特征矩阵进行归一化处理，得到归一化目标特征向量和归一化背景特征向量；
步骤5，将归一化目标特征向量和归一化背景特征向量分别左乘高斯随机矩阵进行随机特征选取，得到目标随机特征向量和背景随机特征向量；
步骤6，利用最小l1范数法计算目标随机特征向量在背景随机特征向量中的稀疏表示向量；
步骤7，取计算得到的稀疏向量中的非零值的绝对值之和，并且与局部背景对比度相结合，得到基于压缩感知的图像受干扰程度评价尺度CSM。
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，步骤1具体过程为：利用CCD相机采集激光干扰图像，从所采集的受干扰图像中提取出目标图像，图像的尺寸为目标区域相应尺寸的两倍；对整幅图像进行分块处理，设总的分块数量为N，每一小块图像的尺寸与目标图像的尺寸相同。
3.根据权利要求1所述的基于压缩感知的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，步骤2具体过程为：将目标图像对应二维矩阵列向量化，得到目标向量T；将每个小单元对应的二维矩阵列向量化并组成背景向量B＝[B1|B2|…|Bi|…|BN|]，Bi为列向量，代表第i个小单元。
4.根据权利要求1所述的基于压缩感知的图像受干扰程度评价方法，其特征在于，步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵立，吴云龙，路后兵，赵大鹏，焦洋，程玉宝，孟令杰，辛诚，李仰亮，敖琪，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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