科创中国
图像压缩感知装置
成果类型：: 实用新型专利
发布时间: 2023-05-24 19:45:01
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 凌凤莲 | 2023-05-24 19:45:01
本实用新型提供了一种图像压缩感知装置，包括：输入端口通过该第一选择器，与该压缩抽样模块的输入端相连，该控制器与该第一选择器相连，该压缩抽样模块的输出端与该第二选择器相连，该压缩抽样模块对输入的每一行数据进行压缩抽样，得到行压缩抽样数据，然后该压缩抽样模块对按列输入的行压缩抽样数据进行压缩抽样，得到各列对应的压缩抽样结果，该控制器分别与该第二选择器、该存储器和该压缩抽样模块相连，输出端口经该第二选择器，与该压缩抽样模块的输出端相连，该压缩抽样结果从该输出端口输出，通过上述图像压缩感知装置中各硬体器件间的连接结构，可以实现对图像数据的压缩感知，在逻辑运算时占用的资源少，处理速度快，提高了处理效率。
通过上述图像压缩感知装置中各硬体器件间的连接结构，可以实现对图像数据的压缩感知，在逻辑运算时占用的资源少，处理速度快，提高了处理效率。
压缩感知(Compressed sensing)理论，也被称为压缩采样(Compressive sampling)，是近年来信号处理领域的研究热点。该理论指出：若信号是稀疏的信号，则在远 小于奈奎斯特(Nyquist)采样率的条件下，对该信号进行抽样，并通过求解优化问题的方法 还原该信号，压缩感知方法可以同时执行采样和压缩过程，并且无需复杂的压缩编码，就可 以减少大量的采样数据，进而提高了压缩速率。
目前的使用压缩感知理论一般是针对一维信号的处理。如果需要对二维的图像信 号进行压缩抽样，则需要将二维的图像信号堆叠成一维的列向量，然后对一维的列向量进 行压缩抽样。由于现有的方法需要将二维数据转为一维数据，导致在压缩抽样过程中观测 矩阵数据庞大，并且需要占用大量的存储空间进行大量的逻辑运算，进而出现压缩抽样的 速度慢，效率低的问题。
第一发明人简介：黄建军，1971年生，博士，教授，博士生导师。1992年获西安电子科技大学电子工程系学士学位，1997年获西安电子科技大学通信与电子系统专业博士学位；1997年10月~1999年9月，在西北工业大学计算机科学与技术博士后流动站从事博士后研究；出站后调入深圳大学，2004年晋升为教授。现为中国体视学会理事、中国体视学会图像分析分会常务理事，中国电子学会信号处理分会委员、深圳电子学会常务理事，长期从事智能信息处理等领域的研究工作，曾获省部级科技进步一等奖两项、二等奖一项，广东省科技进步三等奖一项，深圳市科技进步一等奖一项。
从上述本实用新型实施例可知，通过上述图像压缩感知装置中的硬体器件以及各 器件间的连接结构，可以实现对图像数据的压缩感知，同时该装置先对图像的每一行数据 进行压缩抽样，然后再对每一列数据进行压缩抽样，无需等待整帧图像数据全部输入完成， 再执行压缩抽样过程，进而该装置在逻辑运算时占用的资源少，处理速度快，从而提高了处 理效率。
这个成果一次性转让，转让的费用是5万元。
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