基于压缩感知的微波成像研究

压缩感知在图像处理中的应用随着数字技术和通信技术的迅速发展，大量的数字图像数据如雨后春笋般地涌现出来。

这些数据的产生和处理，需要消耗大量的存储和传输资源，给计算机硬件和通信网络造成了巨大的负担。

为了解决这一问题，人们研究出了一种新的数据压缩方法——压缩感知。

压缩感知是一种基于信息稀疏性的数据压缩方法，通过采用采样、稀疏表示和重构三个步骤，将原始数据进行压缩，从而实现高效的存储和传输。

压缩感知在图像处理中的应用已经得到广泛的关注和研究，下面将详细介绍压缩感知在图像处理中的应用。

一、图像压缩图像压缩是压缩感知技术在图像处理中的一种应用，主要用于将大体积、高精度的图像数据转换成体积小、精度适中的图像数据。

一般来说，图像压缩技术有两种方法：无损压缩和有损压缩。

无损压缩是指在压缩图像数据的同时，不改变原始图像数据的信息量。

而有损压缩则是通过抛弃部分图像信息，从而实现压缩的目的。

在图像压缩中，压缩感知可以根据图像的稀疏性和低维性质，选择部分图像数据进行采样，并将采样到的数据用稀疏基函数进行表示，从而减少了重构过程中需要处理的数据量，实现了对图像的压缩处理。

二、图像恢复图像恢复是指在压缩感知处理后，恢复图像的过程。

恢复图像的过程需要经过重构或者解压的过程，并将压缩后的数据重新映射成原始的位图信息。

在图像恢复中，压缩感知通过利用低秩矩阵理论和稀疏基表示技术，实现了对压缩图像的有效重构。

压缩感知恢复图像的过程主要包含两个步骤：第一步，利用稀疏基矩阵对采样后的数据进行表示。

通过对采样后的数据进行处理，可以选择出最重要的数据进行保留，另一方面也可以通过稀疏基矩阵进行高效的表示。

第二步，通过重构算法对稀疏基矩阵进行逆变换，实现对原始图像数据的恢复。

总之，图像的恢复过程是依赖于稀疏性的，如果压缩后的图像数据具有比较高的稀疏性，那么在恢复的过程中就可以用较少的数据量来实现较好的恢复效果。

三、应用场景压缩感知技术受到广泛关注，不仅在图像处理领域有着应用，还在语音、视频、遥感图像等领域也得到了应用。

《基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，毫米波大规模MIMO系统因其具备的高频谱效率和强大的抗干扰能力而受到广泛关注。

在毫米波通信中，由于信号的传播特性，波束域信道估计成为了关键技术之一。

传统的信道估计方法在处理大规模MIMO系统的信号时，面临着计算复杂度高、估计精度低等问题。

因此，研究基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计方法具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统是指工作在毫米波频段的通信系统，采用大规模天线阵列进行信号的收发。

其优点包括高频谱效率、抗干扰能力强、覆盖范围广等。

然而，由于毫米波信号的传播特性，其在传播过程中会受到严重的路径损耗和散射影响，导致信号的接收质量下降。

因此，准确的波束域信道估计是提高毫米波大规模MIMO系统性能的关键。

三、压缩感知理论在信道估计中的应用压缩感知（Compressed Sensing）是一种新型的信号处理技术，能够在远低于传统采样定理要求的采样率下，通过优化算法恢复出原始信号。

将压缩感知理论应用于毫米波大规模MIMO系统的波束域信道估计中，可以有效地降低计算复杂度，提高估计精度。

压缩感知理论利用信号的稀疏性或可压缩性，通过设计合适的观测矩阵和优化算法，从少量的观测数据中恢复出原始信号。

四、基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计方法针对毫米波大规模MIMO系统的波束域信道估计问题，本文提出了一种基于压缩感知的方法。

该方法首先通过设计合适的观测矩阵和观测向量，将波束域信道估计问题转化为一个优化问题。

然后，利用压缩感知理论中的优化算法，从少量的观测数据中恢复出原始的波束域信道信息。

具体步骤包括：1. 设计观测矩阵和观测向量：根据毫米波信道的特性和大规模MIMO系统的结构，设计合适的观测矩阵和观测向量，将原始的波束域信道信息映射到观测空间。

基于压缩感知的图像处理基于压缩感知的图像处理一、压缩感知在过去的几十年里，人们获取数据的能力不断提高，需要处理的数据量也越来越大，因此信号的带宽也越来越大，所以对信号处理的速度和采样速率的要求也随之提高。

众所周知，奈奎斯特采样定理要求采样率不得低于信号带宽的两倍，这对目前的信号处理能力提出了巨大的挑战。

所以人们试图找到一种新的信号处理技术。

近年来提出了一种新的信号处理理论——压缩感知理论。

压缩感知理论表明：如果信号是稀疏的或者是可压缩的，就可以通过一个测量矩阵将其投影到一个低维的空间上，得到的低维信号成为测量信号，然后将这个测量信号进行传输，在接收端通过接收到的信号和已知的测量矩阵来重构出原始的信号。

理论上指出任何信号经过一定处理后都可以转化为稀疏信号，这也为压缩感知理论在各个领域的广泛使用提供了保障。

1、压缩感知理论传统的信号处理过程包括信号的采样、压缩、传输和重构四个部分，根据奈奎斯特采样定理，信号的采样速率不能低于信号最大带宽的两倍，只有以满足这一要求的采样速率进行采样，才能保证信息不丢失，但是在很多情况下，奈奎斯特采样速率显得很高，实现起来比较困难。

压缩感知是一种新的信号获取的方法，它突破了奈奎斯特采样定理的瓶颈，它将对信号的压缩和采样合并进行，使得测量数据量远远小于传统的采样方法所得的数据量。

压缩感知主要包括三个方面的内容：信号的稀疏表示、信号的压缩采样和信号的重构。

2、信号的稀疏表示前面提到，压缩感知理论只能直接应用于稀疏信号。

如果需要处理的信号是稀疏的，那就不需要稀疏表示这一部分，直接进行压缩采样就行了，但是就目前来看，我们所要处理的大多数信号都不是稀疏信号，这就需要将其转换为稀疏信号。

假设ψ=[ψ1, ψ2, ψ3, , ψN ]为R 空间上的一组基，Ψi (i=1,2,3…N)是N一个N*1的列向量，考虑x =[x 1, x 2, x 3, , x N ]T ，它是一个实值有限长的ψ线性表示：N x ∈R 一维离散信号，。

第33卷第6期电子与信息学报Vol.33No.6 2011年6月Journal of Electronics & Information Technology Jun. 2011基于小波稀疏表示的压缩感知SAR成像算法研究王伟伟*①廖桂生①吴孙勇①②朱圣棋①①(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071)②(桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林 541004)摘要：高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担。

该文对条带式体制下的SAR 成像，提出基于场景方位向小波稀疏表示的压缩感知成像方法。

该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到降采样的原始数据，然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理，方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基，并通过求解最小1l范数优化问题重构方位向散射系数。

所提算法在方位向严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR成像，实测数据成像结果表明所提算法具有较好的有效性和一定的实用性。

关键词：合成孔径雷达；压缩感知；小波稀疏基；优化算法中图分类号：TN957.52 文献标识码： A 文章编号：1009-5896(2011)06-1440-07 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2010.01171A Compressive Sensing Imaging Approach Basedon Wavelet Sparse RepresentationWang Wei-wei①Liao Gui-sheng① Wu Sun-yong①② Zhu Sheng-qi①①(National Lab of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China)②(Department of Computational Science and Mathematics, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China)Abstract: High resolution and wide swath Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging increases severely data transmission and storage load. To mitigate this problem, a compressive sensing imaging method is proposed based on wavelet sparse representation of scatter coefficients for stripmap mode SAR. In the presented method, firstly, the signal is sparsely and randomly sampled in the azimuth direction. Secondly, the matched filter is used to perform pulse compression in the range direction. Finally, the wavelet basis is adopted for the sparse basis, andthen the azimuth scatter coefficients can be reconstructed by solving the1l minimization optimization. Even if fewer samples can be obtained in the azimuth direction, the proposed algorithm can produce the unambiguous SAR image. Real SAR data experiments demonstrate that the effectiveness and stability of the proposed algorithm.Key words: SAR; Compressive Sensing (CS); Wavelet sparse basis; Optimization algorithm1引言合成孔径雷达(SAR)作为一种主动式的对地观测系统，具有全天时、全天候、远距离和宽测绘带的特点，因此获得了广泛应用。

《基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，毫米波大规模MIMO系统因其具备的高频谱效率和出色的空间复用能力，已成为5G及未来通信网络的关键技术之一。

然而，毫米波信号在传播过程中受到严重的路径损耗和多径效应影响，导致信道估计成为系统性能提升的瓶颈问题。

为此，本文提出了一种基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计方法，旨在提高信道估计的准确性和效率。

二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统利用大量的天线单元在毫米波频段进行信号传输，通过波束成形技术实现空间复用和增益。

然而，由于毫米波信号的频段较高，其传播特性与低频信号存在较大差异，导致信道估计面临诸多挑战。

三、传统信道估计方法及其局限性传统的信道估计方法主要基于导频或训练序列进行，通过接收到的导频信号与已知的导频序列进行比对，从而估计出信道状态信息。

然而，在毫米波大规模MIMO系统中，由于信道的多径效应和路径损耗，传统方法的信道估计性能受到限制。

此外，随着系统规模的扩大，传统方法的计算复杂度和存储需求也呈指数级增长。

四、基于压缩感知的波束域信道估计方法针对上述问题，本文提出了一种基于压缩感知的波束域信道估计方法。

该方法利用压缩感知理论在波束域进行信道估计，通过优化算法和稀疏约束提高信道估计的准确性和效率。

具体而言，该方法首先通过波束成形技术将信号投影到不同的波束方向上，然后利用压缩感知算法对接收到的信号进行稀疏恢复，从而得到信道状态信息。

五、算法设计与实现在算法设计方面，本文采用了一种基于贪婪追踪和凸优化的混合算法。

该算法能够在保证信道估计准确性的同时，降低计算复杂度和存储需求。

在实现过程中，我们首先对接收到的信号进行预处理，包括去除噪声和干扰等。

然后，利用贪婪追踪算法对信号进行初步估计，得到稀疏表示的信道状态信息。

接着，通过凸优化算法对初步估计结果进行优化，进一步提高信道估计的准确性。

压缩感知在图像去噪中的应用研究摘要：随着数字图像的广泛应用，图像质量的提升成为研究的热点之一。

图像去噪是其中的一个重要环节。

近年来，压缩感知技术在图像去噪中得到广泛应用。

本文通过对压缩感知在图像去噪中的应用研究进行综述，探讨了其原理、方法和优势，并分析了存在的问题及解决方案。

关键词：压缩感知、图像去噪、原理、方法、优势、问题、解决方案一、引言随着图像获取设备的普及及图像传输技术的飞速发展，我们每天都会面对大量的数字图像。

然而，这些图像中常常受到噪声的污染，影响了图像质量。

图像去噪是提高图像质量的重要手段之一，因此引起了广泛的研究兴趣。

二、压缩感知技术原理压缩感知是一种新兴的信号处理技术，它通过对信号进行采样和重构，能够在较少的采样点数下实现高质量的信号重构。

压缩感知的核心思想是利用信号的稀疏性，通过稀疏表示和重建算法来实现信号的高效压缩和重构。

三、压缩感知在图像去噪中的方法压缩感知在图像去噪中的方法主要包括以下几个步骤：首先，对含有噪声的图像进行稀疏表示，通常使用离散余弦变换或小波变换等方法；然后，利用压缩感知算法对稀疏表示的系数进行采样，得到采样数据；最后，通过重建算法对采样数据进行重构，得到去噪后的图像。

四、压缩感知在图像去噪中的优势相比传统的图像去噪方法，压缩感知在图像去噪中具有以下优势：首先，由于采样点数较少，可以大大减少数据传输和存储的开销；其次，通过稀疏表示和重建算法，能够更好地保留图像的细节信息；此外，压缩感知还能够有效抑制噪声的传播，提高图像去噪的效果。

五、存在的问题及解决方案尽管压缩感知在图像去噪中具有诸多优势，但仍然存在一些问题，如重构误差较大、计算复杂度较高等。

针对这些问题，研究人员提出了一系列解决方案，如改进重构算法、优化采样策略等。

六、结论本文综述了压缩感知在图像去噪中的应用研究，探讨了其原理、方法和优势，并分析了存在的问题及解决方案。

压缩感知技术在图像去噪中具有广阔的应用前景，相信通过进一步的研究和改进，将能够更好地提高图像质量，满。

专利名称：基于微波光子滤波和压缩感知技术的宽带测频系统及方法
专利类型：发明专利
发明人：朱之京,张迪鸣,王德鹏,曾玲晖,斯科,龚薇,吴明晖,徐晓滨
申请号：CN202111332890.2
申请日：20211111
公开号：CN113992263A
公开日：
20220128
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于微波光子滤波和压缩感知技术的宽带测频系统及方法。

利用多波长光源提供光载波，通过第一马赫曾德尔调制器将待测宽带信号调制在光载波上，再进入第二马赫曾德尔调制器，将随机序列调制在光信号上，通过色散光纤引入群速度色散后，光信号经过第一光耦合器分为两路，一路通向第一光衰减器和第一光电探测器，另一路通向第一可调谐光延迟线后再次由第二光耦合器分为两路，其中一路通向第二光衰减器和第二光电探测器，另一路通向第二可调谐光延迟线、第三光衰减器和第三光电探测器，在第一光电探测器、第二光电探测器和第三光电探测器光电转换之后多个通道中不同延迟的信号累加，最后进入电子模数转换器和数字信号处理模块。

申请人：浙大城市学院
地址：310015 浙江省杭州市拱墅区湖州街51号
国籍：CN
代理机构：杭州求是专利事务所有限公司
代理人：应孔月
更多信息请下载全文后查看。

文章编号:1007-757X(2021)04-0061-05基于视觉传达效果的图像压缩感知重建算法研究沈凤仙(三江学院计算机科学与工程学院，江苏南京210000)摘要：针对传统的图像压缩感知重建算法的视觉传达效果不好、成像质量低0缺4,将图像分块理论D入压缩感知图像重建，结合曲波变换具有适合表达边缘细节信息和曲线信息的优4,利用曲波变换对MRI图像进行稀疏表示，形成一种基于视觉传达效果的MRI图像压缩感知图像重构算法#选择信噪比、相对"误差和匹配度为评价m标，通过无噪图像、加噪图像、不同采样频率对重构图像质量影响进行3组实验#实验结果表明，图像重构时，在信噪比、相对"误差和匹配度3个评价m 标上，提出的算法GPBDCT均优于SIDCT和PBDCT，同时GPBDCT具有很强的抵抗噪声的能力，在保持图像细节和边缘方面效果很好#关键词：小波变换；曲波变换；压缩感知；正则化参数；采样频率；信噪比中图分类号：TN911.73文献标志码：AStudy on Image Compression Perceptual ReconstructionAlgorithm Based on Visual Communication EffectSHEN Fengxian(School of Computer Science and Engineering,Sanjiang University,Nanjing210000,China)Abstract:Aiming at the shortcomings of traditional image compression perceptual reconstruction algorithm,such as bad visual communicatione f ectandlowimagequality,thetheoryofimageblockisappliedintothereconstructionofcompressedpercep-ualimagesTCombiningtheadvantagesofcurvelettransform,whichissuitableforexpressingedgedetailsandcurveinforma-ion,the MRIimagesarerepresentedsparinglybycurvelettransformTAn MRIimagereconstructionalgorithmbasedonvisual communication effect is proposed.The signal-to-noise ratio,relative—error and matching degree are selected as the evaluation indexes.The results of three groups of experiments show that the quality of reconstructed images is affected by noise-free ima­ges,noisy images and different sampling frequencies and PBDCT is superior to SIDCT and PBDCT in SNR,relative—error and matching degree.PBDCT has strong ability to resist noise and is good at preserving image details and edges.Key words:wavelet transform；curvelet transform；compression perception；regularization parameter；sampling frequ­ency%SNR0引言磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术能够提供活体组织的细节图像，同时具有对人体无辐射性伤害等优点，因此被广泛地应用于人脑、胸部、心脏以及人体其他部位结构的成像。

磁共振成像的压缩感知技术——Compressed Sensing
现在MRI面临的最大难题就是与生俱来的数据采集比较慢。

由Donoho与Candes等人2006年提出的压缩感知技术是近年来新兴的一个研究方向，该理论表明，当信号具有稀疏性或者可压缩时，设计随机测量矩阵在K空间稀疏采样，通过稀疏重建算法就可以获得高质量的重建图像——磁共振压缩感知技术（简称CS）理论可以用比传统乃奎斯特采样定理要求少得多的数据恢复出原来的信号和图像，被应用于数据压缩中。

CS理论具备显著减少MRI成像时间的潜能，这势必将造福病人，同时具有潜在的经济效益。

MRI遵循CS理论要求两个重要条件：1、医学图像本身在某个合适的变换域是稀疏的，因而可以压缩；2、MRI 是在频域进行采样，而不是传统的像素域（空域）。

下面通过漫画的形式给大家介绍压缩感知技术到底是怎么一回事目前，从硬件性能提升的角度来讲，成像速度的加快基本上已经达到了极限。

因此，研究人员开始更多地关注磁共振成像的重建算法，通过研究更快速的K空间采集方案来达到减少磁共振扫描时间的目的。

缩短扫描时间的途径主要有以下三种：
（1）高速扫描序列的设计该方法通过设计高速扫描序列，实现了在一次激发内获得整幅图像的信息......然而这种技术
受硬件条件的制约，已经接近达到可以改善的极限，进一步提升的空间十分有限；
（2）并行成像技术该方法采用相控阵线圈同时接受感应信号，并通过相控阵线圈对空间灵敏度的差异来编码空间信息，减少了相位方向梯度编码的次数，从而实现大幅度缩短扫描时间，提高成像速度；
（3）部分K空间采样方法该方法利用K空间数据的共轭对称性，只采集部分K空间数据，以达到缩短扫描时间的目的。