[发明专利]基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及图像传输领域，特别涉及一种SAR图像传输方法。

【背景技术】

合成孔径雷达（SAR）技术在军事和民事方面有着广泛的应用，如地球遥感、海洋研究、资源勘测、灾情预报及军事侦察等领域。然而，SAR图像的传输过程往往面对着带宽窄，信道变化剧烈、误码高等问题，因此，研究高效鲁棒的SAR编码传输系统具有重要的意义。

目前的SAR图像传输系统中，为了达到高效压缩和鲁棒传输的目的，通常使用信源压缩（如CCSDS算法等）联合信道编码（如Raptor码等）的方案。这些方案虽然率失真性能高，而且在信道已知时，具有一定的抗误码能力。但是，这些传输系统面临着编码复杂，不能自适应信道变化等问题。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，以解决上述技术存在的问题。

本发明的技术思路如下：首先将输入SAR图像分成大小相同的小图像；然后对每个小图像进行方向提升小波变换；再对小波系数使用随机矩阵进行随机测量；然后对测量值进行量化。在传输之前，将量化后的采样值进行打包。在仿真传输信道时，添加了随机丢包与误码。在接收端，进行上述步骤的逆操作：组包、反量化、重构小波系数、小波逆变换、组合图像。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于压缩感知和信道自适应的SAR图像传输方法，包括以下步骤：

1）、首先将输入SAR图像分成大小相同的小图像；

2）、然后对每个小图像进行方向提升小波变换；

3）、再对小波系数使用随机矩阵进行随机测量；

4）、然后对测量值进行量化；

5）、将量化后的测量值进行打包；

6）、发送；

7）、在接收端，首先提取各个接收包的包头信息和包内的测量值，然后，根据包头信息将包内测量值分配到各小图像的测量值向量的相应位置；

8）、对每个测量值进行反量化；

9）、根据丢包信息，查找出每个小图像丢失测量值的位置，然后抽取随机测量矩阵的行向量，重组新的随机矩阵；根据重新组成的重构矩阵，采用基于确定型模型或者基于概率型模型的的重构算法重构小波系数；

10）、对步骤9）中重构算法获得的小波系数进行方向提升小波的逆变换，得到恢复的SAR小图像；

11）、然后将步骤10）获得的各个小图像组合成原始SAR图像。

本发明进一步的改进在于：步骤1）具体包括：将输入的原始SAR图像分成大小相同的小图像；原始SAR图像的像素为P×P，小图像的像素为R×R；最右边一列和最下面一行不足R的用0补齐。

本发明进一步的改进在于：步骤2）具体包括：F_R×R=Ψ_R×RX_R×R式中，F_R×R表示原始SAR小图像；Ψ_R×R表示小波基矩阵；X_R×R表示小波系数；然后将X_R×R二维系数按照直流系数，交流的水平系数，垂直系数和对角系数的顺序排成一维列向量x_M×1(M=R*R)；对小波系数的一维列向量x_M×1差分变换，然后对差分变换后的小波系数列向量按幅值排序，保留占采样率1/4的大系数，将其余小波系数置零；处理后得到处理后的小波系数的一维列向量；其中采样率per=N/M，M=R*R，M为小波系数的总个数，N为采样值的个数。F_R×R是图像在时域的表示，R为图像的宽和高，X_R×R则是图像经过稀疏变换后的频域表示，Ψ_R×R就是稀疏矩阵。

本发明进一步的改进在于：步骤3）具体包括：将步骤2）获得的处理后的小波系数的一维列向量进行随机测量：y=Φx；Φ∈R^N×M，式中，y表示随机测量值向量，维度为N×1，Φ为随机矩阵，采样率per=N/M。随机矩阵Φ服从独立同分布，由Φ获得的测量值具有独立性和平等的重要性。

本发明进一步的改进在于：步骤4）具体包括：将步骤3）获得的随机测量值向量y，使用相同的码长进行量化。

本发明进一步的改进在于：步骤5）具体包括：对上述的各个图像块的量化后的测量值进行打包；在发送数据包之前，为每个数据包添加包头信息；一个数据包包括包头信息和有效码流；本发明将r个量化后的测量值作为一包的有效码流；包头信息包括：图像块序号和块内包序号，图像块序号用位表示，块内包序号用位表示。