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      基于線性陣列傳感器的壓縮成像

      2017-11-21 13:38:31周宇陽查長軍
      科技視界 2017年21期
      關(guān)鍵詞:壓縮感知

      周宇陽 查長軍

      【摘 要】針對單列像素結(jié)構(gòu)的壓縮成像系統(tǒng)中存在過度采樣和目標(biāo)移動過程中可能暫停的問題,提出了一種改進(jìn)的基于線性傳感器的移動目標(biāo)壓縮采樣方法。該方法通過較高的采樣頻率不斷地獲取壓縮測量值,當(dāng)壓縮測量值樣本數(shù)達(dá)到一定數(shù)量后,通過比較的方式來判斷后續(xù)測量值是否有效;如果測量值保持不變,此時表示目標(biāo)處于暫停狀態(tài),判別測量值無效并丟棄;反之,保留并繼續(xù)壓縮采樣。理論分析與實驗仿真結(jié)果表明,采用本文方法對移動目標(biāo)進(jìn)行壓縮采樣時,能夠有效的消除目標(biāo)暫停而導(dǎo)致的過度采樣問題;并利用傳統(tǒng)的重構(gòu)方法能夠有效地恢復(fù)出目標(biāo)完整的圖像。

      【關(guān)鍵詞】壓縮感知;壓縮成像;圖像重構(gòu);移動目標(biāo)圖像

      0 引言

      壓縮成像(Compressive Imaging,CI)作為壓縮感知理論的一個重要研究領(lǐng)域[1-4],是通過少量的測量值重構(gòu)得到原始圖像,其研究成果中最為典型的是單像素相機(jī)。該相機(jī)是利用單像素和空間光調(diào)制器實現(xiàn)對前景的壓縮采樣,但這種方式在完成壓縮采樣前,要求前景處于靜止?fàn)顟B(tài)或變化微小,否則并不能較好的重構(gòu)出原始圖像。對于移動目標(biāo),文獻(xiàn)[5]提出了一種基于線性陣列傳感器的移動目標(biāo)壓縮采樣方法。這種壓縮采樣方法對于持續(xù)移動的目標(biāo)有較好的效果,如果目標(biāo)在感知區(qū)域由移動狀態(tài)轉(zhuǎn)向暫停狀態(tài)時,就會出現(xiàn)過度采樣現(xiàn)象,這樣就不能夠很好的重構(gòu)出目標(biāo)圖像。針對這一問題,本文提出了一種改進(jìn)的基于線性陣列的移動目標(biāo)壓縮采樣方法,通過仿真實驗證明了該方法的有效性。

      1 壓縮感知基本理論

      2 移動目標(biāo)壓縮采樣系統(tǒng)

      圖1給出了一種改進(jìn)的基于傳感器線性結(jié)構(gòu)的移動目標(biāo)壓縮采樣系統(tǒng),該系統(tǒng)按列獲取移動目標(biāo)測量值,當(dāng)獲得原始圖像中某一列的壓縮測量向量時,將其后的k個測量值向量yM+1,yM+2,…,yM+k與yM進(jìn)行比較,如果yM=yM+1=…=yM+k,則表明目標(biāo)處于暫停狀態(tài),此后的個測量值向量屬于過度采樣,直接丟棄;直到測量值發(fā)生變化時,保留測量值,繼續(xù)壓縮采樣。

      3 仿真實驗與分析

      為了驗證壓縮采樣方法的有效性,本文進(jìn)行了仿真實驗。假設(shè)目標(biāo)移動到傳感器視場,暫停移動一段時間后,繼續(xù)前進(jìn)。為了驗證實驗效果,本文首先對分辨率為128×128的灰度圖像進(jìn)行插值處理;然后按照前文所述方法利用隨機(jī)測量矩陣對該樣本圖像進(jìn)行壓縮采樣,并采用正交匹配追蹤(OMP)算法重構(gòu)。

      在重構(gòu)階段,我們假設(shè)原圖像各列稀疏度K=40,測量次數(shù)M為80,比較本文與傳統(tǒng)的壓縮采樣方法的圖像重構(gòu)效果如圖2所示。

      圖2(a)是標(biāo)準(zhǔn)圖像(圖像大小為)。圖2(b)是采用傳統(tǒng)的按列壓縮采樣方法重構(gòu)效果圖;圖2(c)是采用本文方法進(jìn)行壓縮采樣后重構(gòu)圖像效果。由于,移動目標(biāo)在傳感器視場暫停一段時間,所以傳統(tǒng)的采樣系統(tǒng)重構(gòu)出的圖像中存在一段紋理,整個圖像不連續(xù);而本文方法能夠有效的消除這種影響。

      4 總結(jié)

      本文針對傳統(tǒng)的移動目標(biāo)壓縮采樣方法的不足,提出了一種改進(jìn)的移動目標(biāo)壓縮采樣方法,該方法通過測量值的變化來判斷是否為有效值。仿真實驗結(jié)果表明,通過本文方法進(jìn)行壓縮采樣,能夠消除由于目標(biāo)停止運動而產(chǎn)生過采樣問題,有效重構(gòu)出目標(biāo)圖像。

      【參考文獻(xiàn)】

      [1]Dharmpal Takhar, Jason N. Laska, Michael B. Wakin , et al.,“A new compressive imaging camera architecture using optical-domain compression,” Proc. SPIE 6065, Computational Imaging IV, 606509 (2006) [doi:10.1117/12.659602].

      [2]Duarte M F, Davenport M A,Takhar D,et al.,“Single-Pixel Imaging via Compressive Sampling,” IEEE Signal Processing Mag. 25(2), 83-91 (2008).

      [3]Boufounos, P. T., R. G. Baraniuk, “1-Bit compressive sensing,” Information Sciences and Systems, 2008. CISS 2008. 42nd Annual Conference on IEEE, 16-21(2008).

      [4]Imama Noor, Eddie L. Jacobs, “Adaptive compressive sensing algorithm for video acquisition using a single-pixel camera,” J. Electron. Imaging. 22(2), 021013 (2013).

      [5]Changjun Zha, Yao Li, Jinyao Gui, et al.,“Compressive Imaging of Moving Object Based on Linear Array Sensor.”Journal of Electrical and Computer Engineering,2016,(2016-7-14)?2016.1(2016):7.

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