[发明专利]一种压缩感知图像恢复方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种压缩感知图像恢复方法、装置、设备及介质，包括：对压缩感知恢复算法中的测量矩阵进行分解得到多个小尺寸矩阵；分别确定压缩感知恢复算法中的感知矩阵与每个小尺寸矩阵之间的矩阵运算得到多组矩阵运算；分别对每组矩阵运算进行分解得到每组矩阵运算对应的所有计算步骤，并将每组矩阵运算中存在数据依赖关系的不同计算步骤划分至不同的运算模块；通过具有并行运算能力的处理芯片对每组矩阵运算对应的运算模块集进行处理，并对每组运算结果进行合并得到压缩感知图像恢复结果。通过将压缩感知中的大尺寸矩阵运算进行拆分解耦，并将解耦后得到的模块在具有并行运算能力的处理芯片上执行，能够缩短运算时间，提高图像恢复的速度。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别涉及一种压缩感知图像恢复方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前，由于具有高探测效率、低噪声、低成本、结构简单等优势，压缩感知（CS，Compressed Sensing）在空间遥感、光学加密传输、医学成像等领域展现出了巨大的应用前景。压缩感知成像技术是一种利用光场强度关联特性恢复待测场景信息的新型成像技术。不同于传统面阵探测器直接成像，压缩感知仅利用无空间分辨力的单点探测器，通过关联光场涨落及回波总光强变化即可实现目标场景信息的重建。

压缩感知成像过程主要包括数据采集和图像恢复两个独立的模块，其中图像恢复模块通常是整个压缩感知成像过程中耗时最长的模块，当前压缩感知图像恢复过程主要存在以下三大问题：第一，矩阵运算的数据量很大且都是串行执行；第二，运算过程复杂且运算步骤多，第三，数据运算中间结果之间存在严重依赖。

由于目前压缩感知图像恢复技术存在上述问题，导致成像时间过长、难以实现大画面成像，不利于压缩感知的实际应用。因此，如何缩短矩阵运算的时间、降低运算过程的复杂度、解除数据运算中间结果的依赖是本领域有待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种压缩感知图像恢复方法、装置、设备及介质，能够极大地缩短矩阵运算时间，提高压缩感知图像的恢复速度。其具体方案如下：

第一方面，本申请公开了一种压缩感知图像恢复方法，包括：

对压缩感知恢复算法中的测量矩阵进行分解以得到多个小尺寸矩阵；

分别确定所述压缩感知恢复算法中的感知矩阵与每个所述小尺寸矩阵之间的矩阵运算，得到多组所述矩阵运算；

分别对每组所述矩阵运算进行分解以得到每组所述矩阵运算对应的所有计算步骤，并将每组所述矩阵运算中存在数据依赖关系的不同计算步骤划分至不同的运算模块，得到每组所述矩阵运算对应的运算模块集；

通过具有并行运算能力的处理芯片对每组所述矩阵运算对应的所述运算模块集进行处理，得到每组所述矩阵运算的运算结果，并对每组所述矩阵运算的运算结果进行合并以得到压缩感知图像恢复结果。

可选的，所述对压缩感知恢复算法中的测量矩阵进行分解以得到多个小尺寸矩阵，包括：

对压缩感知恢复算法中的测量矩阵按列进行分解，以得到与所述测量矩阵的列数相同的多个列向量；

相应的，所述分别确定所述压缩感知恢复算法中的感知矩阵与每个所述小尺寸矩阵之间的矩阵运算，得到多组所述矩阵运算，包括：

分别确定所述压缩感知恢复算法中的感知矩阵与每个所述列向量之间的矩阵运算，得到多组所述矩阵运算。

可选的，所述分别对每组所述矩阵运算进行分解以得到每组所述矩阵运算对应的所有计算步骤，包括：

分别确定每组所述矩阵运算所包含的全部运算功能；

基于一个运算功能对应一个计算步骤的分解方式，分别对每组所述矩阵运算进行分解，以得到每组所述矩阵运算对应的所有计算步骤。

可选的，所述将每组所述矩阵运算中存在数据依赖关系的不同计算步骤划分至不同的运算模块，得到每组所述矩阵运算对应的运算模块集，包括：

确定每个计算步骤之间的输入输出数据的依赖关系；