[发明专利]基于空间二阶相关的抑制压缩成像中动态噪声的方法

权利要求书

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间二阶相关，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相关运算结果，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)

则成像方程的二阶相关运算表示为

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Δ(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；在式(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function 1，噪声的二阶相关运算function 2是可忽略的，即

3.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，其特征在于第二步中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

Δ＝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Δ＝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。