基于压缩感知的深空图像压缩采样与恢复算法研究

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1、分类号TN911.73密级公开UDC654.9学位论文编号D-10617-308-(2016)-01183重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于压缩感知的深空图像压缩采样与恢复算法研究英文题目ResearchonImageCompressedSamplingandRecoveryAlgorithmBasedonCompressiveSensinginDeepSpace学号S130101214姓名叶浩学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师赵辉教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要深空图像在获取和传输中面临着采样率高、存储

2、需求大以及传输速率慢等问题，传统的深空图像压缩传输方案可以在一定程度上缓解探测设备的存储以及深空通信系统的传输压力，但无法避免Nyquist高速采样。同时，先采样大量数据又丢弃的压缩编码方式造成时间和资源的极大浪费。作为一种新型的信号采样和处理理论，压缩感知能够实现以远低于Nyquist速率的采样率对信号进行压缩采样。因此研究基于压缩感知理论的深空图像压缩采样相关技术问题，对于解决深空图像获取中面临的困难具有重要意义。本文针对深空图像压缩采样对观测矩阵以及恢复算法的具体要求展开研究，取得的主要创新如下：1.深空图像压缩采样中，观测矩阵除了需要满足压

3、缩感知恢复条件外，还必须符合深空图像获取的具体要求，例如低存储和计算复杂度、易于成像设备硬件实现以及能够对大尺寸深空图像进行快速编码等。本文基于块加权矩阵，结合结构化随机矩阵的构造方法，同时利用混沌序列的伪随机性，构造了一种具有块循环结构、元素构成简单、可控稀疏度以及易于硬件实现的压缩感知观测矩阵。理论分析以及仿真结果表明，利用该矩阵可以以较低的存储和计算代价对深空图像进行压缩采样，同时保证图像的高精度恢复，为未来压缩感知在深空图像获取中的应用提供了一定的参考。2.深空图像科学研究价值大，对恢复算法的精度要求较高，同时需要恢复的深空图像数据量大，因

4、此设计恢复精度高且满足深空大规模数据处理要求的压缩感知恢复算法是另一项需要解决的问题。在适用于大规模数据处理问题的梯度追踪算法框架下，本文提出了一种恢复精度高且复杂度较低的压缩感知恢复算法。该算法通过利用非单调超记忆梯度投影算法来求解迭代搜索方向以及迭代步长，有效提高了算法的综合性能。理论分析和仿真实验表明，当选择的参数合适时，本文提出的恢复算法对深空图像恢复速度快且精度高，为未来深空图像压缩采样中图像数据的恢复提供了一种可行性选择。关键词：深空，图像压缩，压缩感知，观测矩阵，恢复算法I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractThe

5、acquisitionandtransmissionofdeepspaceimageisfacedwithdifficultiesofhighsamplingrate,hugestoragerequirementandlowtransmissionrate.Althoughtraditionaldeepspaceimagecompressionandtransmissionschemecanrelievethepressureonequipmentstorageandtransmissionofdeepspacecommunicationsyste

6、mtoacertainextent,Nyquisthighspeedsamplingcannotbeavoided.Meanwhile,thewayofdeepspaceimagecompressionencodingwhichdiscardslargeamountsofdataafterhighspeedsamplingisanextremewasteoftimeandresource.Asanewtheoryofsignalsamplingandprocessing,CompressiveSensingcanachievethecompress

7、edsamplingofsignalatfarlessthantheNyquistrate.Therefor,itwillbeofgreatsignificancetostudythecorrelativetechniqueproblemsofdeepspaceimagecompressedsamplingbasedonthetheoryofCompressiveSensing.Thisthesislaunchestheresearchonmeasurementmatrixandrecoveryalgorithmaccordingtothespec

8、ificrequirementsofdeepspaceimagecompressedsamplingandachieves