基于多通道采集影像和压缩感知的高效成像技术研究

低功耗、高质量的快速压缩测量技术和高效图像重构算法是推动压缩感知理论在图像采集和处理领域应用的关键。本项目利用多通道采集影像(MCSI)在焦平面上具有的物理相似性特点，将光学压缩成像和CMOS图像传感器紧密结合，构建一种基于块的、压缩率可分级的高效压缩成像系统。研究内容主要包括：（1）基于Toeplitz结构矩阵，研究面向MCSI的0-1二维伪随机编码掩膜的构造理论与方法，实现光学域零功耗的分块并行压缩采样；（2）依据MCSI光学域压缩测量值在CMOS图像传感器像素阵列中的分布特征，研究基于参数的压缩率可分级策略及相应的电路实现技术，达到功耗和成像质量间的良好折中；（3）研究基于全变分理论和图像序列帧间冗余特性的高效分块重构算法，实现重构速度和精度的有机统一。该研究成果可为新型低功耗图像传感器的设计提供理论支持和方法指导，对功耗严重受限的无线多媒体传感器网络节点设计提供一种新的解决方案。

近年来提出的压缩感知理论将信号采样和压缩合并进行，能以较低采样率采样并通过最优化方法获得高质量的重建图像。本项目主要从编码掩膜构造、图像压缩测量系统设计和图像重构三个方面进行了相关研究，取得了一定的研究成果。.(1) 基于多通道采集影像的伪随机编码掩膜构造。通过研究多通道采集影像个数与图像块大小间的对应关系确定了两者间的最优映射对；提出了两种结构简单，易于硬件实现的测量矩阵，即：基于图像分块的Toeplitz结构块循环测量矩阵和基于LDPC矩阵的半循环半随机式的测量矩阵；基于图像块各像素间的相关性分布特征，将二值伪随机测量矩阵的M个一维行向量分别折叠成N ×N 的二维伪随机矩阵，并以此为基础设计出相应的二维编码掩膜矢量图。.(2) 基于压缩感知的图像压缩测量系统设计。基于压缩感知的图像压缩测量值获取系统是将压缩感知理论推向实用化的关键，本项目建立以测量值个数为参数的最优压缩率可分级策略；并利用光敏二极管OPT101搭建了基于多通道采集影像的压缩成像系统演示平台，并利用FPGA控制CMOS和CCD图像传感器进行图像采集和压缩测量系统的研究。.(3) 基于全变分理论和图像序列帧间冗余特性的高效图像重构算法研究。针对现有TVAL3算法进行分块重构时会存在块效应的不足，提出了一种基于TV准则的图像分块重构算法；为了利用视频序列帧间冗余特性，提出了一种基于TVAL3的视频序列冗余重构算法；针对MC-BCS-SPL算法仅在空域对图像进行维纳滤波，主观质量较差的问题，提出了一种基于自适应卡尔曼的时域增强算法。. 该研究为压缩感知成像系统的实用化提供理论支持和方法指导，并能有效促进信号处理、微电子技术和最优化理论等学科间的交叉融合。