[发明专利]一种图像的稀疏重构方法及装置

权利要求书

1.一种图像的稀疏重构方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

获取图像的压缩矩阵，确定所述压缩矩阵中每列数据的待优化目标；

判断当前的优化次数是否超过预设的优化阈值；

当所述优化次数未超过所述优化阈值时，对所述待优化目标的当前解集合进行优化，更新优化次数，并跳转至判断当前的优化次数是否超过所述优化阈值的步骤，否则，获取所述待优化目标的优化结果；

根据所述所有的优化结果，获取所述图像的稀疏系数矩阵，并根据预设的稀疏基，获取重构的图像；

对所述待优化目标的当前解集合进行优化的步骤，包括：

根据预设的策略概率，在所述待优化目标的当前解集合中选取预设数量个当前解，并根据预设的多个变异策略，对所述预设数量个当前解中的每个当前解x_i进行变异；

获取所述变异操作后每个当前解x_i对应的变异解x′_i，并根据预设的交叉概率，将所述当前解x_i与所述变异解x′_i进行交叉；

获取所述交叉操作后每个当前解x_i对应的交叉解u_i，并将所述当前解x_i的函数值与所述交叉解u_i的函数值进行比较，当所述交叉解u_i的函数值不超过所述当前解x_i的函数值时，将所述交叉解u_i存储在预设的第一解集合中，否则，将所述当前解x_i存储在所述第一解集合中；

根据预设的软阈值迭代局部搜索算法，对所述第一解集合中每个解进行局部搜索，获取所述每个解对应的局部搜索解，并将所述第一解集合中的解与所述局部搜索解进行所述比较操作，并将比较后的解存储在预设的第二解集合中；

将所述第二解集合确定为所述待优化目标的当前解集合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待优化目标为l₁范数，所述压缩矩阵第i列数据对应的l₁范数的公式为：

其中S_i为所述图像的稀疏系数矩阵的第i列数据，M为所述图像的信息算子，Y_i为所述压缩矩阵的第i列数据，λ为标量权重。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第二解集合确定为所述待优化目标的当前解集合的步骤之后，所述方法还包括：

当所述优化次数超过预设的学习阈值时，更新所述策略概率和所述交叉概率，所述策略概率的更新公式为：

其中，p_k,g为在所述优化次数为第g次时第k种变异策略对应的策略概率，S_k,g为在所述优化次数为第g次时所述当前解集合中的解采用第k种变异策略成功进入所述第一解集合的概率，进化成功次数ns_k,g为所述优化次数为第g次时采用第k种变异策略进行所述变异、交叉操作时成功进入所述第一解集合中的解的个数，进化失败次数nf_k,g为所述优化次数为第g次时采用第k种变异策略进行所述变异、交叉操作时未成功进入所述解集合中的解的个数，ε为预设参数，LP表示统计进化成功次数的前代数长度；

更新所述交叉概率的步骤包括：

当预设的交叉成功概率集合不为空时，将所述交叉概率设置为以所述交叉成功概率集合的中值为均值，以预设常数为标准差的高斯随机值，否则将所述交叉概率设置为以预设高斯随机值为均值、以预设常数为标准差的高斯随机值，其中，所述交叉成功概率集合用于存储所述当前解集合中的解成功进入所述第一解集合时所采用的交叉概率。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述交叉解u_i的函数值不超过所述当前解x_i的函数值时，将所述当前解x_i在交叉过程中采用的交叉概率存储在所述交叉成功概率集合中，并对所述进化成功次数ns_k,g进行加一操作，否则，对所述进化失败次数nf_k,g进行加一操作。