多尺度矩陣編碼方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種矩陣編碼方法，特別是一種多尺度矩陣編碼方法。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)遙感器在信號獲取過程中必須滿足香農(nóng)采樣定理，即采樣頻率不得低于信號最高頻率的2倍。隨著遙感圖像高空間分辨率、高時間分辨、高譜段分辨率的發(fā)展趨勢，依據(jù)香農(nóng)采樣定理設計的遙感器導致海量采樣數(shù)據(jù)，其存儲、傳輸及數(shù)據(jù)處理的矛盾日益突出；此外，這個限制還將導致遙感器設計制造的高投入與性能改進的低成效的矛盾。為突破香農(nóng)采樣定理對傳統(tǒng)遙感技術(shù)發(fā)展的限制，壓縮感知理論帶來了信號采樣理論的變革。壓縮感知指出對原始信號進行非自適應線性投影得到觀測值，然后利用稀疏性的先驗知識通過求解一個優(yōu)化問題從已知的少量投影值中以高概率重構(gòu)出原始信號。
[0003]為克服數(shù)碼相機(CCD或CMOS)拍照時采集大量像素的弊端，美國Rice大學研制出了“單像素相機”，該相機是一種全新的相機結(jié)構(gòu)，使用數(shù)字微鏡陣列完成圖像在偽隨機二值模型上的線性投影的光學計算。利用單一的信號光子檢測器采樣得到比圖像像素點數(shù)少得多的多的點恢復得到一幅圖像，并具有對圖像波長自適應的能力，這種自適應能力是傳統(tǒng)的CCD和CMOS成像器件所不具備的。
[0004]但是，Rice大學研制的單像素相機需要的DMD數(shù)量太多，導致整個成像系統(tǒng)體積較大，成本較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于提供一種多尺度矩陣編碼方法，解決現(xiàn)有成像系統(tǒng)體積大、成本高的問題。
[0006]實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為:一種多尺度矩陣編碼方法，包括:
[0007]第一步，輸入與圖像等大小的初始編碼矩陣；
[0008]第二步，對初始編碼矩陣進行一級尺度劃分得到多個一級尺度矩陣；
[0009]第三步，對一級尺度矩陣進行二級尺度劃分得到多個二級尺度矩陣，對二級尺度矩陣進行局部編碼；
[0010]第四步，在局部編碼基礎上對一級尺度矩陣進行全局編碼，得到兩層尺度編碼矩陣。
[0011]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其顯著優(yōu)點為:
[0012](I)本發(fā)明采用多尺度矩陣編碼方法，大幅降低了壓縮感知采樣部分(鏡頭和DMD)的綜合成本。
[0013](2)本發(fā)明基于分塊壓縮感知技術(shù)，在分塊的基礎上更進一步的劃分，根據(jù)像素之間的依賴性，可以設計出獲得該分塊更多信息的編碼矩陣，相比較現(xiàn)有的編碼矩陣，重構(gòu)效果更好。
[0014](3)本發(fā)明通過不同尺度光學系統(tǒng)的組合可以實現(xiàn)大視場角的高分辨率成像。
[0015](4)本發(fā)明通過兩級尺度的劃分，既保證了有效信息的獲取，又可以快速實現(xiàn)圖像重構(gòu)。
【附圖說明】
[0016]圖1為本發(fā)明的多尺度矩陣編碼方法流程圖。
[0017]圖2為本發(fā)明的多尺度模型劃分示意圖。
[0018]圖3為本發(fā)明實施例的編碼矩陣的兩級尺度劃分示意圖。
[0019]圖4為本發(fā)明實施例的二級尺度矩陣轉(zhuǎn)換成行向量的示意圖。
【具體實施方式】
[0020]結(jié)合圖1、圖2，一種多尺度矩陣編碼方法，包括以下步驟:
[0021]第一步，輸入與圖像等大小的初始編碼矩陣；
[0022]第二步，對初始編碼矩陣進行一級尺度劃分得到多個N*N像素的一級尺度矩陣，其中N = 2η，2 < η < 6，初始編碼矩陣橫豎方向不足的補零處理；
[0023]第三步，對一級尺度矩陣進行二級尺度劃分得到多個S*S像素的二級尺度矩陣，其中S = 2m，I彡m彡5且m〈n，對二級尺度矩陣進行局部編碼；具體為:
[0024]步驟3-1，對S*S像素的二級尺度矩陣進行01分布；
[0025]步驟3-2，將S*S像素的二級尺度矩陣按列轉(zhuǎn)換成1*S2的行向量或S2*l的列向量，即從左到右數(shù)第一列從上至下依次排列，然后第二列從上至下順次排列，直至得到l*s2的行向量或s2*l的列向量；選擇其中連續(xù)M個像素值為I的行向量或列向量；其中M多C.K.1og(S2A)，C的取值為1，K為稀疏度；
[0026]步驟3-3，將選擇出的連續(xù)M個像素值為I的行向量或列向量還原為S*S像素的矩陣。
[0027]第四步，在局部編碼基礎上對一級尺度矩陣進行全局編碼，得到兩層尺度編碼矩陣，具體過程為:
[0028]步驟4-1，判斷局部編碼后的N*N像素的一級尺度矩陣中是否存在像素值均為O的M*M矩陣，若存在，執(zhí)行步驟4-2，若不存在，該N*N像素的一級尺度矩陣即為兩層尺度編碼矩陣；
[0029]步驟4-2，設置一個像素均為I的S*S異或矩陣，對組成像素值均為O的M*M矩陣的任意一個S*S像素的二級尺度矩陣進行異或，得到兩層尺度編碼矩陣。
[0030]下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作進一步說明。
[0031]實施例
[0032]結(jié)合圖3，本實施例的多尺度矩陣編碼方法包括以下步驟:
[0033]第一步，輸入與圖像等大小的初始編碼矩陣；
[0034]在硬件采樣中，編碼矩陣中的每個透光位置是要和圖像像素點對齊的故而，在仿真實驗中，也是要有一個相同的大小的編碼矩陣；
[0035]第二步，對初始編碼矩陣進行一級尺度劃分得到多個16*16的一級尺度矩陣；
[0036]第三步，對一級尺度矩陣進行二級尺度劃分得到多個2*2的二級尺度矩陣，對二級尺度矩陣進行局部編碼；具體為:
[0037]對2*2的二級尺度矩陣進行01分布；
[0038]結(jié)合圖4，將2*2的二級尺度矩陣按列轉(zhuǎn)換成1*4的行向量，選擇其中連續(xù)2個像素值為I的行向量；
[0039]將選擇出的連續(xù)2個像素值為I的行向量還原為2*2的矩陣。
[0040]第四步，在局部編碼基礎上對一級尺度矩陣進行全局編碼，得到兩層尺度編碼矩陣:
[0041]步驟4-1，判斷局部編碼后的16*16像素的一級尺度矩陣中是否存在2*2個像素值均為O的矩陣，若存在，執(zhí)行步驟4-2，若不存在，該16*16像素的一級尺度矩陣即為兩層尺度編碼矩陣；
[0042]步驟4-2，設置一個2*2且像素均為I的異或矩陣，對組成2*2個像素值均為O的矩陣的任意一個2*2像素的二級尺度矩陣進行異或，得到兩層尺度編碼矩陣。
[0043]本發(fā)明基于分塊壓縮感知技術(shù)，在分塊的基礎上進一步的劃分，根據(jù)像素之間的依賴性，可以設計出獲得該分塊更多信息的編碼矩陣，相比較現(xiàn)有的編碼矩陣，重構(gòu)效果更好。
【主權(quán)項】
1.一種多尺度矩陣編碼方法，其特征在于，包括以下步驟: 第一步，輸入與圖像等大小的初始編碼矩陣； 第二步，對初始編碼矩陣進行一級尺度劃分得到多個一級尺度矩陣； 第三步，對一級尺度矩陣進行二級尺度劃分得到多個二級尺度矩陣，對二級尺度矩陣進行局部編碼； 第四步，在局部編碼基礎上對一級尺度矩陣進行全局編碼，得到兩層尺度編碼矩陣。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多尺度矩陣編碼方法，其特征在于，第二步中對初始編碼矩陣進行一級尺度劃分，得到多個N*N像素的一級尺度矩陣，其中N = 2η，2 < η < 6。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多尺度矩陣編碼方法，其特征在于，第三步中對一級尺度矩陣進行二級尺度劃分得到S*s像素的二級尺度矩陣，其中S = 2m，I彡m彡5且m〈n。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多尺度矩陣編碼方法，其特征在于，第三步中對二級尺度矩陣進行局部編碼，具體為: 步驟3-1，對S*S像素的二級尺度矩陣進行Ol分布； 步驟3-2，將S*S像素的二級尺度矩陣按列轉(zhuǎn)換成1*S2的行向量，選擇其中連續(xù)M個像素值為I的行向量；其中M彡C.K.1og(S2A)，C為常數(shù)，K為稀疏度。 步驟3-3，將選擇出的連續(xù)M個像素值為I的行向量還原為S*S像素的矩陣。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的矩陣編碼方法，其特征在于，第三步中對二級尺度矩陣進行局部編碼，具體為: 步驟3-1，對S*S像素的二級尺度矩陣進行01分布； 步驟3-2，將S*S像素的二級尺度矩陣按列轉(zhuǎn)換成S2*l的列向量，選擇其中連續(xù)M個像素值為I的列向量；其中M彡C.K.1og(S2A)，C為常數(shù)，K為稀疏度； 步驟3-3，將選擇出的連續(xù)M個像素值為I的列向量還原為S*S像素的矩陣。6.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的多尺度矩陣編碼方法，其特征在于，C=17.根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的多尺度矩陣編碼方法，其特征在于，第四步具體為: 步驟4-1，判斷局部編碼后的N*N像素的一級尺度矩陣中是否存在像素值均為O的M*M矩陣，若存在，執(zhí)行步驟4-2，若不存在，該N*N像素的一級尺度矩陣即為兩層尺度編碼矩陣； 步驟4-2，設置一個像素均為I的S*S異或矩陣，對組成像素值均為O的M*M矩陣的任意一個S*S像素的二級尺度矩陣進行異或，得到兩層尺度編碼矩陣。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種多尺度矩陣編碼方法，包括以下步驟：輸入與圖像等大小的初始編碼矩陣；對初始編碼矩陣進行一級尺度劃分得到多個一級尺度矩陣；對一級尺度矩陣進行二級尺度劃分得到多個二級尺度矩陣，對二級尺度矩陣進行局部編碼；在局部編碼基礎上對一級尺度矩陣進行全局編碼。本發(fā)明基于分塊壓縮感知技術(shù)，在分塊的基礎上進一步的劃分，根據(jù)像素之間的依賴性，可以設計出獲得該分塊更多信息的編碼矩陣，相比較現(xiàn)有的編碼矩陣，重構(gòu)效果更好。
【IPC分類】G06T9/00
【公開號】CN104992456
【申請?zhí)枴緾N201510341516
【發(fā)明人】孫權(quán)森, 張路路, 劉亞洲
【申請人】南京理工大學
【公開日】2015年10月21日
【申請日】2015年6月18日