[发明专利]一种基于压缩感知算法的红外图像预处理方法

权利要求书

1.一种基于压缩感知算法的红外图像预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对原始红外图像信息进行初步处理，得到处理后的图像信息；

步骤二：根据处理后的图像信息生成冗余字典；

步骤三：利用正交匹配算法对处理后的图像在冗余字典下进行稀疏表示，得到处理后的图像的稀疏矩阵；

步骤四：利用K-SVD算法对冗余字典和稀疏矩阵进行训练，得到训练后的冗余字典和稀疏矩阵；

步骤五：根据训练后的冗余字典和稀疏矩阵计算出最终的红外图像信号。

2.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知算法的红外图像预处理方法，其特征在于：所述的对原始红外图像信息进行初步处理的步骤为：

(1)将原始图像转换为二维灰度图像；

(2)将灰度图像进行分块处理；

灰度图像的像素大小为m×n，形成一个具有m行、n列的矩阵，每一个分块的像素大小为a×b，横向相邻两个分块矩阵相差一列数据，即后一个分块的第1列数据是前一个分块的第2列数据，垂向相邻两个方块相差一行数据，即后一个分块的第1行数据是前一个分块的第2行数据，灰度图像分成(m-a+1)×(n-b+1)个分块；

(3)将得到的方块转换为列数据；

将每一个分块的所有列数据从上到下依次排列，转换为具有a×b行1列数据矩阵，即将第j分块的数据转换为列数据后作为处理后数据矩阵的第j列，得到处理后的图像信息，处理后的图像信息为[a×b]×[(m-a+1)×(n-b+1)]的矩阵。

3.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知算法的红外图像预处理方法，其特征在于：所述的根据处理后的图像信息生成冗余字典的方法为，将处理后的图像信息作为输入，利用离散余弦行数生成冗余字典，冗余字典的行数是a×b，冗余字典原子个数设为行数4倍。

4.根据权利要求1所述的一种基于压缩感知算法的红外图像预处理方法，其特征在于：所述的利用正交匹配算法对处理后的图像在冗余字典下进行稀疏表示，得到处理后的图像的稀疏矩阵的步骤为：

(1)令初始残差值等于原始信号，初始迭代次数为0，设置最大迭代次数和误差阈值；

(2)将原始信号中第j列数据与冗余字典中每一个原子作内积，从冗余字典中选择内积最大时对应的原子；

(3)将本次迭代所选择的原子和之前迭代所选择的原子进行施密特正交化处理；

(4)将残差值在已经正交化处理后的原子上进行投影，得到当前第j列数据的多个原子线性组合的表示形式；

(5)将残差值减去投影部分得到更新后的残差值，如果更新后的残差值大于误差阈值并且迭代次数小于最大迭代次数，则转向步骤(2)，否则得到所有列数据的稀疏矩阵。