基于ccd图像传感器的压缩成像系统设计

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1、中文摘要随着信息技术的不断发展，人们对于信息的存储、传输等要求越来越高，压缩感知理论以远远低于传统奈奎斯特定律的采样率对信号进行采样，大大降低了数据量，得到了飞速发展。近年来，人们研究的重点已经逐渐从理论研究慢慢转向实际应用。其中，压缩感知理论在成像领域的应用属于前瞻性研究，设计合理有效而又简单的压缩成像系统对于这一理论的发展有着重要的推动作用。本文首先通过阅读大量压缩感知理论及其在成像领域应用的相关文献，对于信号的稀疏表示、测量矩阵的设计以及后端恢复算法的研究进行了较为系统全面的综述，并对压缩感知在成像领域的

2、应用实例进行了较详细的分析；其次，本文提出了基于CCD图像传感器输出特点的压缩成像系统设计，该系统在不改变现有图像探测器内部结构的情况下，利用其串行输出模拟值不可重复使用的特点，结合半循环半随机的LDPC测量矩阵进行压缩测量，用单孔径单次曝光的方式来实现压缩感知成像，即利用CCD图像传感器经过一次曝光后得到物体每个像素的模拟电压值，通过模拟量相加电路对其进行压缩感知测量。同时提出了对模拟量值按行压缩，按块重构的重构方法。再次，本文基于50%采样率的半循环半随机的LDPC测量矩阵构造了另外三种压缩成像测量矩阵，并

3、对其进行了相干性说明；最后，本文通过Matlab和Proteus软件对所设计的成像系统进行了软件和硬件仿真。仿真结果表明，该成像系统具有较高的可靠性和可行性。本文设计的压缩成像系统可有效减轻后端AD的负担及量化编码的复杂度，最终实现同分辨率的成像，该成像方法不需要改变现有CCD图像传感器的内部结构，具有很强的实用性。关键词：CCD图像传感器；压缩成像系统；压缩感知理论ABSTRACTWiththecontinuousdevelopmentofinformationtechnology,peoplehavemor

4、eandmorehighdemandfortheinformationstorageandtransmission.ThesamplingrateofcompressedsensingtheoryisfarlessthanconventionalNyquisttheory’swhensignalissampled,whichgreatlyreducestheamountofdata,soithasbeenrapidlydeveloped.Inrecentyears,theresearchfocusofpeopl

5、eforcompressedsensingtheoryhasgraduallyshiftedfromtheoreticalresearchtopracticalapplication.Amongthem,theapplicationofcompressedsensingtheoryintheimagefieldisleading.Itisimportanttodesignareasonableandeffectivecompressiveimagingsystemforthedevelopmentofthist

6、heory.Firstly,throughreadingalargenumberofpapersaboutcompressedsensingtheoryandimagingfield,threecoreissuesofcompressedsensing,includingthesparsesignalrepresentation,designofthemeasurementmatricesandtherecoveryalgorithmareoverallconducted,andtheapplicationex

7、amplesofcompressiveimagingareanalyzedindetail.Secondly,thedesignofimagingsystemisproposedwhichisbasedonCCDimagesensoroutputcharacteristics.Intheconditionofunchangingtheinternalstructureoftheexistingimagedetector,thesystemcombineswiththehalf-cyclesemi-randomL

8、DPCmeasurementmatrixandusessingleexposuresingleaperturetocompressandmeasure,achievingcompressivesensingimagingbyusingthecharacteristicsofsearialoutputanalogvaluenotbeingusedrepeatly.Thatistosay,