改进的基于压缩感知的单幅图非均匀校正

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1、改进的基于压缩感知的单幅图非均匀校正简献忠王凡郭强上海理工大学光电学院上海市现代光学系统重点实验室国家卫星气象中心摘要：针对单幅图非均匀校正中小波变换不能分解红外图像中相当丰富的高频子带以及正则化正交兀配追踪(ROMP)重构算法需要己知红外图像的稀疏度等问题，提出了一种基于小波包变换结合稀疏度自适应压缩采样匹配追踪算法(CoSaSAMP)实现对图像的重构，从而达到校正图像的目的。该方法利用小波包变换对原图像稀疏，将点样本矩阵作为测量矩阵，提取原红外图像的25%数据，利用改进的中值直方图算法校正提取的数据，然后利用CoSaSAMP重构图像。研究结果

2、表明：与基于小波变换压缩感知的非均匀校正相比，木算法在均方根误差、峰值信噪比方面都得到了进-步的改善，均方根误差降低了30%左右，列间均值更加接近理想校正图像效果，图像重构质量好。关键词：压缩感知;小波包;稀疏度自适应;兀配追踪;非均匀校正;作者简介：简献忠(1969-)，男，湖南邵阳人，博士，副教授，主要从事图像处理、嵌入式系统、红外技术等方面的研究。E-mai1:jianxz@usst.edu.on收稿日期：2017-02-22基金：国家自然科学基金资助项目(41075019)Improvedsingleimagenon-uniformity

3、correctionbasedoncompressiveTIANXian-zhongWANGFanGUOQiangSchoolofOptical-ElectricalandComputerEngineering,UniversityofShanghaiForScienceandTechnology;NationalSatelliteMeteorologicalCenter;Abstract：Aimingattwomajordrawbackscxistedinthesingleimagenon-uniformitycorrectionbasedon

4、compressivesensing,whichisthatfairlyrichinformationofhighfrequencysubbandscouldnotbedecomposedbywavelettransformandthesparsedegreeofimagesneedtobeknownthrough(ROMP).Abasedonwaveletpackettransformandsparsityadaptivecomprcssionsamplingmeitchingpursuit(CoSaSAMP)algorithmwaspropo

5、sedtoreconstruetedtheimageandcorrectedtheinfraredimages.Theimprovedmethodsparsedimagebywaveletpackettransform,correctedtheextracted25%pixelsfromoriginalinfraredimagebypoint-samplingmatrixthroughtheimprovedmidwayinfraredequalizationalgorithm.ThemissingpixelswasrcconstruetedbyC

6、oSaSAMPalgorithm.TheexperimcntairesuItsshowthattheproposedmethodwasfurtherimprovedinroot-mean-squareerror(RMSE)andpeaksignaltonoiseration(PSNR)comparedwiththesingleimagenon-uniformitybasedonwavelettransform,theRMSEisreducedtonearly30%,theaveragebetweeneachlineclosestoidealima

7、ge,imagereconstructionareofgoodquality.Keyword：compressedsensing;waveletpnek;sparsityadaptive;matchingpursuit;on-uniformitycorrection;Received：2017-02-220引言红外焦平面阵列(1RFPA)越来越多地应用于医疗、工业和军事等领域。1RFPA的非均匀性极大地限制了红外成像系统的性能。为了获得更高质量的图像，必须用非均匀校正技术消除红外图像中的FPN。目前，非均匀校正技术可以分为基于定标法和基于场景法两

8、类。定标法包括一点校正法、两点校正法和多点校正法，定标法的优点就是算法相对简单，容易实现于硬件的实施，缺点就是随着时间和环境温度的改变。