基于压缩传感的超分辨率红外成像研究.pdf

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1、四论文基于压缩传感的超分辨率红外成像研究池小梅马建伟黄景涛(河南科技大学电子信息工程学院)摘要：为解决红外图像系统复杂度与成像分辨率之间的矛盾，采用压缩传感(compressivesensing，cs)理论对红外成像系统进行研究。通过对原始红外图像进行稀疏化，构造基于高斯随机噪声的测量矩阵，实现对目标的压缩感知，以较少数目的测量信号表示目标，获取目标的稀疏表达，基于对目标的稀疏表达，构造基于正交匹配追踪的重构算法对目标信号进行重构，实现以较少的测量信号构造较高分辨率的图像。在几种典型红外目标图像上的分析表明，

2、压缩传感理论可实现对目标的超分辨率成像，以较低分辨率的传感器获得较高分辨率的目标信息，重构出的目标红外图像与相应高分辨率传感器所获得的图像之间误差较低。关键词：压缩传感；红外图像；重构；测量矩阵；正交匹配追踪统，对目标进行快速成像[5]；Duarte等在实验室实现1引言了单像素成像系统[6]；Herman等研究了压缩传感在雷红外成像由于具有环境适应性好、作用距离远、达成像系统中的应用【7]；Lusfig等基于压缩传感理论研隐蔽性好等特点，在军事领域有着广泛的应用，随着究了M砌快速成像问踟。本文针对红外成像问题

3、基红外成像技术自身的发展，越来越多地应用于电力、于压缩传感理论进行研究，探索超分辨率红外图像的石化、消防、医疗等民用领域。红外图像的高效获取获取方法。和传输是一项极为重要的技术。随着技术进步和系统2压缩传感原理复杂性的提高，应用领域对红外成像质量的要求也不断提高，目前的主要方法是通过采用高分辨率的红外自然信号大多具有内在稀疏性，这使我们可以对成像设备获取目标的高分辨率图像信息。为了方便传信号进行压缩处理，传统的信号处理方法是先根据输、存储和处理，往往需要对所获取的高分辨率图像Shannon采样定理采集信号，然

4、后构造压缩算法对数进行压缩处理，实现压缩的前提是信号本身具有一定据进行压缩处理，压缩传感的思想是直接将压缩和采的稀疏性，传统的红外图像处理过程是由高分辨率的集两个步骤融合为一个过程，直接采集稀疏信号，并成像设备获取目标信息，研究采用适当的压缩算法对基于稀疏信号进行原始信号的重构。压缩传感理论主所获取的红外图像进行压缩处理。压缩传感理论的出要包含信号的稀疏表达、测量及重构三个环节。现为红外成像系统提供了新思路，其思想是将传感采2．1信号的稀疏表达样过程与压缩编码过程融合在一起，直接获取目标的实际物理信号往往为随

5、时间变化的物理量，在时结构信息；通过对所获取稀疏信号的重构，获取目标域内的信号t1可投影到一个正交空间内，表示为一组正交基，l，2，⋯，}的线性组合的高分辨率图像信息，Candes和Tao等建立了压缩传，即感的理论基础ll。，(f)=∑即，=⋯【1)压缩传感理论自出现以来，受到了广泛关注，在由于{，1，2，⋯，}是一组正交基，因此有图像处理方面有着良好的应用前景。范晓维等采用分块技术对压缩传感过程进行了研究，提高了算法的处。若在正交基表示下，的绝对值大多为零或接近零，表明信号fM用该正交空间中的少数基

6、理速度【3J；方红等研究了基于亚高斯的随机投影的图函数的线性组合表示，信号f是可压缩的，如果只有像重建方法；Chart等研究了单像素太赫兹成像系基金项目：国家自然科学基金(60904058)2011年第2期自动化与信息工程21K个xi非零，则信号f在所构成的空间中为K_稀疏感测量过程，图1)是直接对稀疏信号进行传感测量，的，信号的稀疏表示是压缩传感的基础。若firt)不能两种情况都得到了测量信号Y，接下来的问题是由测在正交基下不具有稀疏特性，可采用冗余字典进行稀量信号Y重构出原始信号f，能否完美重构出原始信号

7、疏表示。促衡量压缩传感过程正确与否的标准。2．2压缩传感2．3信号的重构对可压缩信号f(t1，压缩传感理论指出，可以直接如上文所述，压缩传感的前提是信号具有稀疏获取信号f的稀疏表达：，其中性，可以在某一正交变换下进行稀疏表达，进而构造dim(y)=口dim(x)=n，为m×n的传感矩阵测量矩阵实现对稀疏信号的测量，获取测量信号Y。(sensingmatrix)。传感矩阵在什么条件下才能够由能否由测量信号完美重构出原始信号f是一个关键问测量信号Y重构出原始时域信号堤一个关键问题，题。理论证明表明，对于一个K-s

8、parse信号f’传感Candes和Tao给出了传感矩阵需满足的等距约束性条矩阵满足约束等距性条件的情况下，测量信号Y的长件(restrictedisometryproperty，RIP)，且度m>cKlog(n／K)时，在很大概率下能够由nl<