一種單像素計算成像方法與流程
2023-07-05 05:57:16
本發明涉及數字影像技術領域，尤其涉及一種單像素計算成像方法。
背景技術：
遙感技術是從人造衛星、飛機或其他飛行器上獲取地球的電磁輻射信息，識別和認知地球環境和資源的技術。航空和航天遙感能從不同高度、大範圍、快速和多譜段地進行感測，周期性地獲得實時地物信息。遙感技術廣泛用於地球資源普查、植被分類、土地利用規劃、農作物病蟲害和作物產量調查、環境汙染監測、地震監測等方面；同時廣泛應用於軍事偵察、飛彈預警、軍事測繪、海洋監視、氣象觀測和互劑偵檢等。遙感傳感器(數字相機)是遙感分析與識別的關鍵技術，迫切需要研製先進遙感器、信息傳輸和處理技術方法，以提高遙感器的解析度和綜合利用信息的能力。
衛星陣列推掃式成像儀利用一個平面反射鏡，將來自地面的電磁波反射到反射鏡組，然後聚焦在CCD陣列元件上，CCD的輸出端以一路時序視頻信號輸出。由於使用線陣列的CCD元件作為探測器，在瞬間得到垂直航線的條帶影像，不需要用擺動的掃描鏡，按照縫隙式攝影機的推掃方式獲取沿軌道的連續影像條帶。由於現代航空和航天傳感器具有的高空間解析度、高光譜解析度特性，需要進行大容量數據存儲、大容量的數據傳輸以及大的能耗，而單像素成像技術正是為了解決上述問題提出的新技術方法，也為將來的深空探測奠定技術基礎，但現有技術中缺乏行之有效的單像素計算成像方案。
技術實現要素：
本發明的目的是提供一種單像素計算成像方法，該方法能夠提供單像素相機物理實現的數字仿真過程，解決了航空航天傳感器大數據存儲、傳輸以及大能耗的難題，為遙感遙測提供了新型傳感器解決方案。
一種單像素計算成像方法，所述方法包括：
步驟1、對m行n列原始影像g(i,j)(m×n,m<n)進行歸一化處理，得到歸一化後的影像G(i,j)數據；
步驟2、生成一組N維隨機二值方陣組Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR；其中，方陣元素為0,1值；R＝L×n,L<m；
步驟3、在所述N維隨機二值方陣組Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR，任選一隨機二值(0,1)方陣Φr，取其m行n列得矩陣；
步驟4、將矩陣與步驟1得到的歸一化影像G(i,j)進行內積運算，得到單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR；
步驟5、對所生成的單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR進行傅立葉變換，利用頻率域空間數據稀疏性和中心對稱性對該單像素數據流進行編碼存儲，實現單像素數據流的壓縮。
在所述步驟2中：
具體利用計算數學隨機生成函數，生成一組N維隨機二值方陣組Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR。
在所述步驟4中具體按下式進行內積運算
其中，為內積計算符號，為取Φr的m行n列所得矩陣。
所述方法進一步包括：
步驟6、利用數據在頻率域空間稀疏性和中心對稱性，恢復頻率域數據流；
步驟7、對恢復的頻率域數據進行傅立葉逆變換，得到恢復的單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR；
步驟8、選取隨機二值矩陣Φ(L×m)與該恢復的單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR或Y(L×n)矩陣，進行約束L1範數優化計算，以重建所述原始影像。
在所述步驟8中具體按照下述公式
進行約束L1範數優化計算，進而重建所述原始影像。
由上述本發明提供的技術方案可以看出，上述方法能夠提供單像素相機物理實現的數字仿真過程，解決了航空航天傳感器大數據存儲、傳輸以及大能耗的難題，為遙感遙測提供了新型傳感器解決方案。
附圖說明
為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域的普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他附圖。
圖1為本發明實施例所提供單像素計算成像方法流程示意圖。
具體實施方式
下面結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基於本發明的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬於本發明的保護範圍。
下面將結合附圖對本發明實施例作進一步地詳細描述，如圖1所示為本發明實施例所提供單像素計算成像方法流程示意圖，所述方法包括：
步驟1、對m行n列影像g(i,j)(m×n,m<n)進行歸一化處理，得到歸一化後的影像G(i,j)數據；
在該步驟1中具體按下式計算歸一化影像G(i,j)數據
G(i,j)＝g(i,j)/255,
其中i,j為對應影像的行、列。
步驟2、隨機生成一組N維二值方陣組Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR；其中，方陣元素為0,1值；R＝L×n,L<m；
在該步驟2中，具體利用計算數學隨機生成函數，生成一組N維隨機二值方陣組Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR。
舉例來說，具體按[0,1]區間均勻分布，混合同餘法計算
(1)計算[0,1]區間隨機數
Xn+1＝(λ·Xn+μ)％M
RAn+1＝Xn+1/M
參數λ＝216+1，M＝232，
(2)取整計算
當RAn+1≥0.5,
否則
N維方陣
步驟3、在所述N維隨機二值方陣組Φ1，Φ2，Φ3，…,ΦR，任選一隨機二值(0,1)方陣Φr，取其m行n列得矩陣；
步驟4、將矩陣與步驟1得到的歸一化影像G(i,j)進行內積運算，得到單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR；
在該步驟4中具體按下式進行內積計算
其中，i，j分別表示矩陣的行列號，為內積計算符號。G(i,j)為步驟2得到的歸一化影像數據，為n維二值方陣φr(i,j)中任取m行得到的m×n矩陣，將該兩矩陣進行內積運算，得到單像素數據Yr。
內積計算方法如下：
步驟5、對所生成的單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR進行傅立葉變換，利用頻率域空間的中心對稱性對該單像素數據流進行編碼存儲，實現單像素數據流的壓縮。
在該步驟5對該單像素數據流進行編碼存儲處理過程如下：
(1)將所生成的單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR轉化為Y(L×n)矩陣
(2)對矩陣進行離散傅立葉變換
式中，u＝0,1,2...,L-1 v＝1,2,...n-1
(3)依據傅立葉變換在頻率域稀疏特性，對F(u,v)值進行稀疏化處理，得到f(u,v),即
遍歷u＝0,1,2...,L-1 v＝1,2,...n-1，
取f(u,v)＝0,當F(u,v)＜選定閾值；
否則f(u,v)＝F(u,v)
(4)依據傅立葉變換值在頻率域空間對稱性，對稀疏數據編碼f(u,v)。當n為偶數時，保存數據f(u,v),u＝0,1,2,...L,v＝0,1,...,n/2,
否則f(u,v),u＝0,1,2...,L,v＝0,1,2...,(n-1)/2。
另外，具體實現中，在實現單像素數據流的壓縮之後，還可以包括：
步驟6、利用數據在頻率域空間稀疏性和中心對稱性，恢復頻率域數據流；
具體來說，可以利用上述數據
f(u,v),u＝1,2,...L v＝0,1,...n/2,或v＝0,1,...n/2
在頻率域空間的對稱性，恢復頻率域數據；
F(u,v),u＝0,1,2,...L,v＝0,1,...,n
步驟7、對恢復的頻率域數據進行傅立葉逆變換，得到恢復單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR或Y(L×n)矩陣；
步驟8、選取隨機二值矩陣Φ(L×m)與該恢復的單像素數據流Y1，Y2，Y3，…,YR；或Y(L×n)矩陣，進行約束L1範數優化計算，以重建所述原始影像。
在所述步驟8中具體可以按照下述公式
其按梯度投影優化計算過程如下
(1)約束L1範數優化轉化為約束L2範數優化問題
等價於
式中
τ,l2n為非零參數。
(2)梯度投影算法過程如下
S1：輸入已知數據Y,Φ,Z(0)，參數k＝0和
迭代控制閾值T；
S2：計算
δ(k)＝(Z(k)-α(k)·▽F(Z(k)))+-Z(k)
S3：計算
Z(k+1)＝Z(k)+λ(k)·δ(k)
S4：計算
γ(k)＝(δ(k))TBδ(k)，
若γ(k)＝0，α(k+1)＝αmax，
否則
S5：若
|F(k+1)-F(k)|＞T,返回S2，否則結束。
從而實現重建所述原始影像G。
綜上所述，本發明實施例所提供的方法能夠提供單像素相機物理實現的數字仿真過程，解決了航空航天傳感器大數據存儲、傳輸以及大能耗的難題，為遙感遙測提供了新型傳感器解決方案。
以上所述，僅為本發明較佳的具體實施方式，但本發明的保護範圍並不局限於此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發明披露的技術範圍內，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。因此，本發明的保護範圍應該以權利要求書的保護範圍為準。