[发明专利]基于非局部统计本征的单像素成像重建方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于非局部统计本征的单像素成像重建方法及装置，其中，方法包括：对场景图像进行初始化重建，得到重建图像；从重建图像中选取样例子图像块；对重建图像进行分块，并在全局范围内匹配与样例图像块结构满足预设条件的子图像块，构成图像块集合；对图像块集合进行低秩优化，得到低秩优化后的图像子块集合；使用压缩感知方法和图像子块集合对重建图像进行优化更新；重新选取图像不同区域作为新的样例子图像块进行更新优化，直至收敛，得到成像重建结果。该方法充分利用了图像的非局部自相似性和整幅图像的冗余属性，可有效提高单像素成像重建的精度；并具有压缩感知理论的支撑，实现方案简单且有效，能够较好的实现单像素成像重建。

技术领域

本发明涉及计算摄像学技术领域，特别涉及一种基于非局部统计本征的单像素成像重建方法及装置。

背景技术

随着如今人们对于信息需求量的增加，图像的信息量也越来越大，这给图像信号的传输、储存带来了极大的挑战。传统的成像系统使用二维阵列探测器，每个空间位置都对应各自的图像传感单元，数据采集量大。在图像压缩的过程中，许多传感单元的采样数据最后被抛弃，造成了大量采样资源的浪费，上述问题亟待解决。

发明内容

本申请是基于发明人对以下问题的认识和发现做出的：

近年来，Donoho和Candes等人提出的压缩感知理论将采样与压缩同步进行。压缩感知理论通过挖掘信号信息的冗余性，在采样过程中，不是获取图像的全部像素采样值，而是获取一个随机的部分采样像素，然后从这些随机的部分采样像素重建原始图像。将压缩感知理论用于成像系统可以显著减少传感器数量，提高传感器的利用率。目前，压缩感知理论最重要的研究成果之一就是单像素成像系统。

单像素成像系统中使用数字微镜阵列(DMD)取代了传统相机的CCD和CMOS图像传感器。DMD是由一系列可驱动的微小镜面组成。通过计算机编程可以控制每个微镜的打开或者关闭。微镜打开则入射到微镜的光线会由透镜聚焦到单个光敏二极管上，微镜关闭则无法反射入射的光线。聚焦到光敏二极管的光线会改变光敏二极管两端的电压值，再经过一系列处理后转换成图像的测量值。它蕴含图像的信息，等价于图像的像素值。重复m次这样的测量，就能得到m个像素的采样点。由于该系统直接获取的是m次随机线性测量值，而不是获取原始信号的n个像素值(m<n)，为单像素相机拍摄高质量图像提供了可能。

从上述的单像素成像系统的测量值重建恢复原始图像的方法也是目前研究的重点。常用的重建方法总体分为三大类：基于线性相关的重建、基于压缩感知的重建、以及基于深度学习的重建。本发明实施例提出的方法利用图像在不同区域的结构自相似性，通过非局部低秩正则化的方法来充分挖掘图像结构的冗余信息，从而实现单像素成像的高质量重建。

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种基于非局部统计本征的单像素成像重建方法，该方法充分利用图像的自相似性并通过非局部低秩正则化的方法来充分开发图像结构的稀疏性，从而实现单像素成像的重建。

本发明的另一个目的在于提出一种基于非局部统计本征的单像素成像重建装置。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于非局部统计本征的单像素成像重建方法，包括以下步骤：对场景图像进行初始化重建，得到重建图像；从所述重建图像中选取样例子图像块；对所述重建图像进行分块，并在全局范围内匹配与所述样例图像块结构满足预设条件的子图像块，构成图像块集合；对所述图像块集合进行低秩优化，得到低秩优化后的图像子块集合；使用压缩感知方法和所述图像子块集合对所述重建图像进行优化更新；重新选取图像不同区域作为新的样例子图像块进行更新优化，直至收敛，得到成像重建结果。