一种时空复用的压缩视频成像方法
专利汇可以提供一种时空复用的压缩视频成像方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种 时空 复用的压缩视频成像方法,在成像系统中采用空间和时间复用 压缩 感知 模 块 先后对光学 信号 进行调制,实现三维随机线性投影。从输入的三维信号的三个切面对信号进行解析表示，获得信号与系数沿各个维度的拉伸矩阵,通过三维张量的解析字典学习的共稀疏优化模型，对解析字典进行学习，得到图像 帧 的解析稀疏表示字典和 视频信号 的时间稀疏表示特征。通过时空复用的压缩视频成像方法，重建视频信号。根据视频重建的优化模型，重建一个初始视频估计，然后应用增广拉格朗日方法和应用变量替换将多约束的优化问题分解为多个子问题，最终采用交替方向方法求解，完成图像的重建。由于融合视频信号时空非局部相似性和其它结构化特性，构建视频信号互独立的多先验约束重建优化目标函数，降低解的 自由度 ，引导优化问题的解趋向视频信号的固有特性。，下面是一种时空复用的压缩视频成像方法专利的具体信息内容。
1.一种时空复用的压缩视频成像方法，其特征在于：在成像设备中，采用空间复用和时间复用对两个压缩感知模块顺序对进入系统的场景光学信号进行三维压缩采样，在一次曝光时间内获取多帧空间上压缩的场景图像。其中，空间复用压缩采样模块在模拟域对光学信号进行压缩采样，时间复用压缩采样模块利用编码曝光技术，在一次曝光时间内获取空间复用压缩采样的图像，累加存储到CCD图像传感器,具体步骤如下：
通过设计标定系统，在该标定系统中打开激光光束产生器，激光光束通过一个扩束镜扩散为一束均匀光柱，并通过一个中间开口的矩形掩板入射到DMD二值振幅空间光调制器，DMD每一个微镜通过一个随机矩阵的控制调整到不同角度，从而构成成像系统的一个二值的输入矩阵，输入矩阵的通过读取光束阻拦器的光束获取,光束入射到成像系统代表1，入射到光束拦阻器表示0。
固定时间复用压缩感知调制模块，使其掩码为全通，保持其掩码矩阵所有元素项的值均为1；后通过随机矩阵的控制，整DMD微镜的角度，行多次测量。设第i次DMD对应的向量为(N为DMD微镜数量，对应空间分辨率)，设对应散斑图样测量的模向量为
(CCD图像传感器采样值的平方根，M
YT＝XTAT (4)
项目采用三维张量积的方式构建视频三维数据立方体的解析字典表示模型。信号从三个切面分别与字典D(1)，D(2)，D(3)作用，得到三维解析系数：
S＝X×1D(1)×2D(2)×3D(3) (5)
其中，×1，×2和×3分别表示三维张量在x-y，x-t和y-t维度上与字典D(1)，D(2)，D(3)的模积(Mode Product)， 表示一个视频三维数据立方体样本， 表示三
维解析系数， 表示不同维度上的二维字典。D(1)
相当于传统空间x-y二维字典，而D(2)，D(3)则分别表示信号空间两个维度在时间切面上x-t和y-t的二维表示字典。
构建基于三维张量的解析字典学习的共稀疏(Cosparse)优化模型：
其中Xi表示训练集，g(·)代表解析系数的共稀疏度量函数。
将时空复用压缩视频成像系统得到的一帧低维编码图像，通过基于三维张量解析模型的视频信号重建优化模型完成图像的重建恢复。在视频信号重建的过程中，采取三维张量解析模型的视频信号重建优化模型，具体步骤如下：
1)在一次曝光内编码孔径操作K次，测量K个子帧图像，第k个子帧的原始场景图像向量表示为fk∈RN，这里N为视频帧像素总数，即图像空间分辨率。考察空间复用模块，氧化锌涂层一旦确定，其物理特性就是确定的，设其散射传递矩阵为A∈CM×N，则第k个子帧图像经空间复用压缩感知模块调制产生的散斑干涉图样可以表示为Pk＝Afk。
2)设该时刻的编码孔径掩码 则时空复用测量向量Ik＝HkAfk，一次曝光
生成的编码测量Y为K个干涉图样子帧的线性组合：
采用矩阵表示，H＝[H1 H2 … Hn]， 则：
Y＝HΛF＝ΦF (8)
这里，F是视频三维数据立方体的一维向量表示，Φ＝HΛ是时空复用压缩成像的感知矩阵，Λ和H都是随机观测矩阵，因而，Φ也是F的随机投影感知矩阵，大概率地为系统提供了普适的非相干性观测。
3)根据三维张量解析模型进行稀疏表示和字典学习，设视频信号的张量表示为FT，构建基于三维张量解析模型稀疏字典表示的压缩视频成像重建基本模型如下：
由于采用数值矩阵逼近氧化锌涂层的传递函数，存在估计误差，实际的测量矩阵等于估计的传递矩阵加估计误差，即
4)因此，每一帧图像经空间复用压缩感知模块调制产生的散斑干涉图样应为：P＝(A+e)f＝Af+ef，可以简化为P＝Af+e′。则经过时间复用模块测量的编码图像为I＝H(AF+e′)。
采用基于去噪的重建优化模型，在视频重构中对传递矩阵进行补偿：
5)设Si为视频图像中第i个样本块及其非局部相似块构成的矩阵，Rank(Si)为矩阵的秩，则可以利用图像的非局部相似特性，构建所有相似块矩阵低秩正则项作为重建优化目标函数的一个约束，这里Si∈V，V表示所有相似块量
化矩阵集合，K是相似块聚类数。
6)在光流估计过程加入一致性检验，基于光流估计构造一个亮度不变矩阵，它的每一行对应一个亮度不变等式。由此，整个单次曝光内成像的各子帧间的亮度不变等式可以表示为：Ωx＝0。从而可以构造一个亮度不变约束正则项 加入到重建目标函数，引导问题的解在下一次迭代中更趋向原始图像。
7)结合非局部相似性和光流估计的像素亮度不变约束，构建视频重建的优化模型如下：
可以先采用式(11)重建一个初始视频估计，然后，应用增广拉格朗日方法(Augmented Lagrangian Method，ALM)将式(12)转化为无约束的优化问题，再应用变量替换将多约束的优化问题分解为多个子问题，采用交替方向方法(Alternating Direction Method)求解。
2.根据权利要求1所述一种时空复用的压缩视频成像方法，其特征在于，采用的空间复用压缩感知模块利用了复合介质的多重散射特性，光学信号通过复合介质经过相位变换，输出场景光学信号多重散射后的连续散斑干涉图样信号，物理上相当于光波通过了一个半透明的光学透镜，数学上相当于对输入信号进行了一个全局随机投影，一种光学集成的实时空间复用压缩感知方法。
3.根据权利要求1和权利要求2所述一种时空复用的压缩视频成像方法，其特征在于，在空间复用压缩感知模块后采用一个像素级二值编码曝光时间复用压缩感知模块对空间复用压缩感知模块输出的连续信号在一个曝光时间内采样多个图像帧进行二值编码投影，其具体过程如下：空间压缩感知模块在光学域对信号进行实时随机采样后生成散斑干涉图样，时间复用感知模块并依次对进入的每帧瞬时散斑图样光学信号随机调制，调制信号在图像传感器上转换为电子学信号后存储，逐帧累加得到线性组合的编码测量。
4.根据权利要求1和权利要求2所述一种时空复用的压缩视频成像方法，其特征在于，采用三维张量积的方式构建视频三维数据立方体的解析字典表示模型，从三维信号的三个切面对信号进行解析表示，得到三维解析系数，通过三维张量与矩阵在某一个维度上的模积表示矩阵与三维张量与这个维度上所有切面矩阵的积，把三维张量沿某一个维度拉伸到二维矩阵。利用对数平滑平方函数作为三维张量解析模型字典学习中的共稀疏度量，采用对数平方在样本稀疏度的方差和期望最小化之间取得平衡，限定字典必须为均匀归一化紧标架。
一种时空复用的压缩视频成像方法
技术领域
背景技术
发明内容
(1) (2) (3)
D 相当于传统空间x-y二维字典，而D ，D 则分别表示信号空间两个维度在时间切面上x-t和y-t的二维表示字典。
具体实施方式
(1) (2) (3)
典。D 相当于传统空间x-y二维字典，而D ，D 则分别表示信号空间两个维度在时间切面上x-t和y-t的二维表示字典。
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