一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法技术

本发明专利技术提出一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，包括对红外导引头图像信号进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量；得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，对红外导引头图像进行观测；对红外导引头图像进行重构。本发明专利技术在对红外导引头图像进行压缩和重构时，根据红外图像的频率特性进行信号的稀疏表示、利用高斯随机观测矩阵进行信号压缩，实现远远小于传统压缩手段的数据量，大大减小红外图像所需的存储空间、缩短传输时间，实现红外导引头图像数据量的大量压缩和精确重构，使得红外导引头图像数据能够在军用探测中实时、高效、安全传输，满足现代化武器系统快速响应、精确化打击的作战需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法
本专利技术属于导引头图像传输
，具体涉及一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法。
技术介绍
现代化作战要求武器系统具备快速响应的能力，而在军用探测中，红外导引头产生的数字图像数据量庞大，如何采用有效的数据压缩手段解决大数据量传输的实时性问题，成为限制军用探测中红外导引头图像实时、高效、安全传输的瓶颈。目前，所有离散信号的获取方式都是基于奈奎斯特采样定理，要求信号的采样速率必须达到信号最高频率的2倍或2倍以上才能够精确地重构原始信号,否则会产生混叠失真。信号的带宽越宽，所要求的采样速率和处理速度也越高，这就从根本上决定了红外图像在信道传输的过程中需要实时处理庞大的数据量，这与现代化作战中武器系统的快速响应能力相悖。压缩感知(CS:CompressedSensing)理论作为近年来信息处理领域的一个重大的理论突破，其核心思想是将压缩和采样合并进行，主要包括信号的稀疏表示、观测矩阵的设计和重构算法三个方面。信号的稀疏表示可以看作是信号的一种简洁表达，是指将信号投影到某个域时，绝大部分的变换稀疏的绝对值很小、接近零，只有有限个数的绝对值较大的变换稀疏。观测矩阵是为了获取原始信号的采样值，即压缩值，并且要确保观测值要保持信号的原始结构。最后，利用重构算法由观测值重构出原始信号。压缩感知理论通过采集信号的非自适应线性观测值，在低维空间内完成数据的结构压缩，最后根据重构算法由观测值重构原始信号。只要信号在某个变换域是稀疏的，那么就可以用一个与变换基不相干的观测矩阵将高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原始信号。在该理论框架下，红外图像的采样速率不再取决于信号的带宽，而是取决于信息在信号中的结构和内容。由此所得到的红外图像信号的投影测量数据将远远小于奈奎斯特采样方法所需的数据量，突破了奈奎斯特采样定理的瓶颈和缺陷，使得高分辨率信号的快速采集和实时传输成为可能。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题本专利技术提出一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，以解决如何实现军用探测中红外导引头图像数据的大量压缩和精确重构，使得图像数据实时、高效、安全传输，满足现代化武器系统快速响应、精确打击的作战需求的技术问题。(二)技术方案为了解决上述技术问题，本专利技术提出一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，该方法包括如下步骤：S1、对红外导引头图像信号进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量；S2、得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，对红外导引头图像进行观测；S3、对红外导引头图像进行重构。进一步地，步骤S1中，采用二维离散小波变换对其进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的四个频域分量。进一步地，步骤S2中，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，利用观测矩阵对四个频域分量进行观测，获得观测向量Y，实现图像的压缩。进一步地，步骤S2中，采用高斯随机观测矩阵Φ对红外导引头图像信号的稀疏系数向量进行观测，并根据小波变换后四个频率分量包含的重构信息量的不同进行不等压缩。进一步地，步骤S2中，高斯随机观测矩阵Φ的构造方式是其中的每个元素独立地服从均值为0，方差为的高斯分布，即：其中，观测值M<<N。进一步地，步骤S3的具体步骤如下：a)输入观测向量Y、观测矩阵Φ；b)初始化余量E0＝Y，迭代次数n＝0；c)计算余量与观测矩阵Φ每一列之间的内积Gn；d)确定Gn中绝对值最大的元素对应的位置k；e)计算X的近似解，Xn[k]＝Xn-1[k-1]+Gn[k]；f)令E＝En，查看是否满足迭代停止条件，若满足则输出E；否则n＝n+1，继续迭代。(三)有益效果本专利技术提出一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，包括对红外导引头图像信号进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量；得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，对红外导引头图像进行观测；对红外导引头图像进行重构。本专利技术在对红外导引头图像进行压缩和重构时，突破了图像信号带宽的限制，根据红外图像的频率特性进行信号的稀疏表示、利用高斯随机观测矩阵进行信号压缩，实现远远小于传统压缩手段的数据量，大大减小红外图像所需的存储空间、缩短传输时间，实现红外导引头图像数据量的大量压缩和精确重构，使得红外导引头图像数据能够在军用探测中实时、高效、安全传输，满足现代化武器系统快速响应、精确化打击的作战需求。本专利技术的方法简单、可行，为今后压缩感知在导弹红外图像传输中的工程应用建立了坚实的技术基础。附图说明图1为本专利技术的二维小波变换结构图；图2为本专利技术的二维小波变换后各频率分量示意图；图3为本专利技术的某红外导引头图像；图4为本专利技术的红外导引头图像二维小波变换后各频率分量图；图5为本专利技术的红外导引头图像归一化稀疏系数；图6为本专利技术的红外导引头图像归一化稀疏系数拟合曲线；图7为本专利技术的观测值为1000时的重构红外图像；图8为本专利技术的观测值为3000时的重构红外图像；图9为本专利技术的观测值为10000时的重构红外图像。具体实施方式为使本专利技术的目的、内容和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本专利技术的具体实施方式作进一步详细描述。本专利技术提出一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，该图像传输方法具体包括如下步骤：S1、对红外导引头图像信号进行稀疏表示本专利技术采用二维离散小波变换对其进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量。小波变换作为一种多分辨率分析方法，其基本思想是将原始信号通过伸缩和平移后，分解为一系列具有不同空间分辨率、不同频率特性和方向特性的子带信号。分解后的子带信号具有良好的时域、频域等局部特征。设f(t)为红外导引头图像信号，包含N个数据点。如下式所示，以小波变换基ψ(t)对信号f(t)进行分解，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量Wf(a,b)：二维小波变换结构如图1所示，图像由时域映射到频域时，图像的主要信息集中在左上角水平低频、垂直低频部分，边缘信息集中在高频部分。变换后各频率分量如图2所示，区域Ⅰ部分即水平低频、垂直低频部分，包含了图像重构时所需的主要信息。为了验证其稀疏性，将二维小波变换后的系数绝对值按由大到小的顺序排列，并对其曲线进行拟合。若拟合曲线满足压缩感知理论中幂次速度衰减的稀疏定义，则认为该小波变换基可使红外导引头图像成功稀疏。S2、对红外导引头图像进行观测得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，利用观测矩阵对四个频域分量进行观测，获得观测值Y，即实现图像的压缩。理论上，只要保证观测矩阵和系数基不相关，则这些少量的观测值就能够包含重构图像信号f(t)的足够信息。本专利技术采用高斯本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/nS1、对红外导引头图像信号进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量；/nS2、得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，对红外导引头图像进行观测；/nS3、对红外导引头图像进行重构。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换压缩感知的红外导引头图像传输方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
S1、对红外导引头图像信号进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量；
S2、得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，对红外导引头图像进行观测；
S3、对红外导引头图像进行重构。


2.如权利要求1所述的图像传输方法，其特征在于，步骤S1中，采用二维离散小波变换对其进行稀疏表示，得到红外导引头图像信号的四个频域分量。


3.如权利要求2所述的图像传输方法，其特征在于，步骤S2中，得到红外导引头图像信号的稀疏系数向量后，利用观测矩阵对四个频域分量进行观测，获得观测向量Y，实现图像的压缩。


4.如权利要求3所述的图像传输方法，其特征在于，步骤S2中，采用高斯随机观测矩阵Φ对红外导引头图像信号的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘叙含，黎海青，王冬，常江，韩迪，张伟杰，
申请(专利权)人：西安现代控制技术研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61