[发明专利]一种基于压缩感知在图像重建中测量矩阵的构造优化方法

摘要

本发明为一种基于压缩感知在图像重建中测量矩阵的构造优化方法。在压缩感知的图像重建中需要对图像进行线性测量观测，这样对原始信号不仅完成了采样还完成了压缩，使信号维数大大降低，而测量矩阵的构造在线性测量过程中起着至关重要的作用。本发明是在0、1二值随机测量矩阵的基础上对测量矩阵进行了重新设计，构建了一种超稀疏对角测量矩阵，大大提高了矩阵的非相关性，使传感矩阵更好地满足RIP条件。新测量矩阵不仅易于硬件实现和简化了投影测量过程的计算，大大提高了重建图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。

主权项

一种基于压缩感知在图像重建中测量矩阵的构造优化方法，其特征是：该方法基于二值随机测量矩阵，构造一种超稀疏对角测量矩阵，使改进后的测量矩阵与稀疏基构成的传感矩阵更好的满足RIP条件，从而更加利于对稀疏信号的重构，最后再由稀疏信号重构出原始信号，该方法包括如下步骤：步骤1、首先测量矩阵按照对角分块的方式进行构造，对角线上为大小1×(M/N)的全1矩阵，除对角线上的矩阵外，整个测量矩阵其余元素全为0，因此测量矩阵是超稀疏的；步骤2、然后原始信号数据通过乘以优化后的测量矩阵得到测量值，其中测量矩阵和小波稀疏基相乘共同构成了传感矩阵，优化后的测量矩阵所得的传感矩阵将更好的满足RIP条件，更利于信号的重构；步骤3、最后根据所得的测量值和传感矩阵由重构算法重构出原始信号在小波域内的稀疏信号，所得的稀疏信号再通过小波稀疏基的逆变换得到重构的原始数据信号。