压缩感知在日像仪阵列设计与图像重建中的应用研究

在研究压缩感知基本理论和特性的基础上，研究压缩感知理论在稀疏采样下进行图像重建的优越性，分析压缩感知理论用于图像的稀疏表示和图像重建的有效性。全面研究日像仪阵列设计及图像重建算法，研究感知压缩对于需要海量存储的日像仪的必要性。在此基础上，将压缩感知理论用于日像仪阵列设计及图像重建中，重点研究压缩感知框架下包括阵元数目优化和拓扑优化的日像仪天线阵阵列设计，重点研究基于压缩感知理论的包括快照模式和多时综合模式下的日像仪图像重建算法。探索高效实用的日像仪阵列设计及图像重建新算法。这些方面的研究将会进一步促进压缩感知理论在图像处理领域的应用，尤其是对日像仪的研制有很大的推动作用。研究结果可应用于军事、民用、商用等相关领域，具有较高的应用价值。

日像仪是利用综合孔径原理对太阳进行射电成像的大规模天线阵，它能够实现同时以高空间、高时间和高频率分辨率对太阳成像。其成功研制将对于我国太阳物理研究继续跻身于国际学术前沿并促进相关的射电成像技术发展具有重要影响。.研究继承并发展了压缩感知理论，深入剖析了压缩感知的矩阵形式---矩阵重建技术，结合日像仪图像的特点，从信号稀疏表示出发，形成了由理论、方法、技术、模型、算法构成的五位一体的日像仪成像综合体系。.详细地阐述了图像复原的理论与其他相关的理论知识，对图像复原过程中的病态问题，稀疏化表示，以及运用正则化方法解决病态问题进行了具体的阐述。针对图像盲复原过程中的病态问题，运用了一种具有尺度不变性和稀疏性的正则化函数，有效地解决了病态问题。运用拉普拉斯算子进一步解决了图像盲复原过程中的病态问题（即不确定问题），同时消除了图像盲复原过程中对点扩展函数（PSF）的估计，很大程度上降低了问题求解的规模。最后实现了日像仪图像的盲复原。.仿真了三种经典阵型下的日像仪系统响应函数，研究了基于压缩感知理论的日像仪天线阵的阵元数目和拓扑优化设计。提出了基于uv分布改善最大化的日像仪阵列设计方法。.分析了太阳辐射源的结构特点，寻找出了表征不同辐射源的最优稀疏基，提出了三种基于压缩感知理论的快照模式下的日像仪图像重建方法。分别是基于压缩感知的日像仪图像重建方法，带有均值平移约束的基于压缩感知的日像仪图像重建方法和带有总变差和非局部运算约束的日像仪图像重建算法。利用基于压缩感知理论获得数据序列稀疏低秩的特性，采用矩阵重建技术，实现了基于图像序列的多时综合图像重建和图像辐射源检测等算法。提出了基于矩阵重建技术的日像仪图像序列重建方法。..发表论文9篇，其中SCI检索5篇，EI检索9篇。.申请专利2项.获批软件著作权2项.培养研究生6名。