[发明专利]一种基于自适应滤波的压缩感知方法

说明书

本发明公开了一种基于自适应滤波的压缩感知方法，首先根据待检测的目标图像的图像分辨率设定总观测次数M，接着通过算法程序产生M个测量矩阵；其次控制信号利用数字微镜器件产生一个测量矩阵，得到一个二维的测量值；再次重复上个步骤M次，获得M个二维的测量值，并组成测量结果；然后对每一个二维的测量值进行自适应滤波处理，并将自适应滤波处理后的测量结果按照数字微镜器件的图像分辨率对像素值进行求和，得到修正后的测量结果；最后利用修正后的测量结果与测量矩阵重构出目标图像。通过对每一个二维测量值进行自适应滤波分析处理，提高了测量结果的准确度，提高重构信号的精度，甚至从本来无法重构出原始信号的测量值中重构出原始信号。

技术领域

本发明涉及信号处理领域，具体涉及一种基于自适应滤波的压缩感知方法。

背景技术

压缩感知理论是近年来人们在信号处理领域取得的较大突破之一。它是将具有稀疏特性的信号通过测量矩阵做降维线性投影，并通过少量的投影测量值和测量矩阵恢复出原始信号的一种理论。它一定程度上突破了奈奎斯特采样定理的限制，从而降低对数据采集硬件的要求，为信号的采集、传输、储存以及检测提供了新的思路。

在压缩感知技术从理论到实践的过程中，要想准确获得待测信号，除了保证测量矩阵与重构算法的合理性之外，还应尽量减少硬件系统带来的误差，使所获得的测量数据与理论结果尽可能接近。

在压缩感知技术的实际处理系统中，若以二进制稀疏矩阵作为测量矩阵，通过CCD直接获取测量值，矩阵中元素“0”的数目远少于元素“1”的数目，所以其有效信息主要集中在像素值较高的位置，而像素值较低的位置其像素值理应全部为0，但由于CCD以及环境的本身作用的影响，其实际像素值通常为1～10等，从而使测量结果偏大，大大降低了信号重构的精度。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的问题，提供了一种可大大提高重构信号的精度的基于自适应滤波的压缩感知方法。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种基于自适应滤波的压缩感知方法，包括以下步骤：

S1:根据待检测的目标图像的图像分辨率设定总观测次数M，其图像分辨率为n×n，M、n为自然数，×代表乘积；

S2:根据设定的总观测次数M，通过算法程序产生M个测量矩阵；

S3:控制信号利用数字微镜器件产生一个测量矩阵，光束通过数字微镜器件透射或折射至目标图像区域，通过接收器接收观测信号，得到一个二维的测量值；

S4:将步骤S3重复M次，获得M个二维的测量值，并组成测量结果；

S5:对步骤S4获得的每一个二维的测量值进行自适应滤波处理，并将自适应滤波处理后的测量结果按照数字微镜器件的图像分辨率对像素值进行求和，得到修正后的测量结果；

S6:利用修正后的测量结果与测量矩阵重构出目标图像。

进一步的，所述待检测目标图像的图像分辨率由数字微镜器件决定。

进一步的，所述步骤S1中，总观测次数M<N，N＝n×n。

进一步的，所述总观测次数M的范围为0.1N～0.6N。

进一步的，所述步骤S2中，每一个测量矩阵的图像分辨率也由数字微镜器件决定，且测量矩阵的图像分辨率与目标图像的图像分辨率一致。

进一步的，所述步骤S3中，得到一个二维的测量值即利用面阵探测器接收从目标图像区域反射的二维信号。

进一步的，所述步骤S5中，自适应滤波处理具体为：对于每一个二维的测量值，根据其像素值分布直方图，计算有效像素的阈值T，将小于该阈值T的所有像素值置0。