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城市水環(huán)境生態(tài)治理工程設(shè)計方案

2017-08-24 20:16:58江虹
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年21期

江虹

摘 要:隨著社會的發(fā)展,城市水環(huán)境日趨惡劣,水環(huán)境的綜合整治思路及其技術(shù)直接影響治理效果。文章以心魚塘為例,提出了整治心魚塘水環(huán)境的生態(tài)治理方案,有一定的借鑒意義和作用。

關(guān)鍵詞:生態(tài)治理;水生態(tài)構(gòu)建;生物強(qiáng)化凈化;生態(tài)復(fù)氧

中圖分類號:X171.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:2095-2945(2017)21-0111-02

引言

壓縮感知理論為信號采集帶來了革命性的突破,在信號具有可壓縮性或稀疏性的前提下,壓縮感知理論能以遠(yuǎn)低于奈奎斯特頻率的采樣率對信號進(jìn)行采樣,通過數(shù)值最優(yōu)化準(zhǔn)確重構(gòu)原始信號[1-4]。壓縮感知理論是編解碼思想的一個突破,減輕了信號采樣、傳輸和存儲遇到的巨大壓力,是一種信息獲取及處理的全新的理論框架。

本文將利用MATLAB GUI進(jìn)行基于壓縮感知理論的圖像重構(gòu)模型的設(shè)計,使模型使用者方便操作界面。MATLAB是Math Works公司用C語言開發(fā)的集編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和圖形用戶界面于一身的廣泛被大家使用并具備矩陣及科學(xué)計算功能的一款較完備的軟件,在該軟件平臺下進(jìn)行的仿真以及系統(tǒng)模型的設(shè)計,在界面和性能上面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過很多軟件,其專業(yè)性更是使其在很多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,其中能快速的利用圖形用戶界面(GUI)方式進(jìn)行程序設(shè)計,這給設(shè)計者帶來了極大的便利[5]。

1 基于小波變換的壓縮感知

本節(jié)通過對原始圖像采用小波變換,從而獲得稀疏的小波系數(shù)矩陣,并利用高斯隨機(jī)測量矩陣對稀疏變換后的小波系數(shù)進(jìn)行測量,得到M個測量值,再通過OMP算法重構(gòu)小波變換域下的稀疏矩陣,最后通過稀疏逆變換就可以得到重構(gòu)后的圖像。

本節(jié)選取大小為256×256的圖像X,采樣率為0.5對圖像進(jìn)行變化重構(gòu)。本文實(shí)驗(yàn)仿真所得的PSNR值均經(jīng)過10次仿真測量求平均值所得。

(a)原始圖像X (b)PSNR=24.18dB

2 模型設(shè)計的主要步驟

根據(jù)上述基于小波變換的壓縮感知進(jìn)行模型設(shè)計[6],主要步驟包括:

(1)根據(jù)需求制定模型的重點(diǎn)功能,繼而根據(jù)功能設(shè)計各個功能子模塊。

(2)根據(jù)初始需求以及大致目標(biāo)設(shè)計出最原始的軟件界

面,再經(jīng)由仿真以及具體設(shè)計細(xì)節(jié)進(jìn)行全面修正,確定初步設(shè)計方案。

(3)由上步所得設(shè)計方案,繼續(xù)用MATLAB GUI對控制命令界面及其他菜單選項進(jìn)行第二次修改。

(4)用代碼實(shí)現(xiàn)界面和菜單所對應(yīng)的各功能的回調(diào)函數(shù),再對各功能進(jìn)行多次測試,如不符合模型要求實(shí)現(xiàn)的主要功能,則進(jìn)行修改,直至符合。

對本節(jié)模型設(shè)計步驟最終確定的方案具體的功能模塊進(jìn)行說明,該模型主要包括文件、稀疏變換、測量編碼、重構(gòu)算法四大模塊。

3 模型設(shè)計分析

設(shè)計完模型界面后,通過MATLAB GUIDE窗口工具欄中的Menu Editor命令打開菜單編輯器對模型進(jìn)行菜單設(shè)計,最終得到基于小波變換的壓縮感知模型界面圖如圖2所示。

稀疏表示是壓縮感知理論的基礎(chǔ),稀疏變換采用小波正交變換。本模型設(shè)計原始圖像選擇256×256的圖像X,則原始圖像經(jīng)過稀疏表示后的效果圖如圖3所示。

測量編碼是壓縮感知理論的手段,本模塊選擇高斯隨機(jī)測量矩陣進(jìn)行觀測。壓縮比為0.5,則測量編碼后的效果圖如圖4所示,此時測量值M=32768。

重構(gòu)算法是壓縮感知理論的重點(diǎn)環(huán)節(jié),本模塊選擇正交匹配追蹤算法進(jìn)行重構(gòu)。設(shè)壓縮比為0.5,則總測量值個數(shù)M=32768。而圖像X經(jīng)過重構(gòu)后的效果圖如圖5所示。此時PSNR=24.22dB。與圖1(b)仿真結(jié)果進(jìn)行分析比較,PSNR值基本一致,在誤差允許范圍內(nèi)。

4 結(jié)束語

壓縮感知理論是編解碼思想的一個突破,減輕了信號采樣、傳輸和存儲遇到的巨大壓力,是一種信息獲取及處理的全新的理論框架。本文介紹了基于小波變換的壓縮感知,設(shè)計出基于小波變換的壓縮感知的圖像重構(gòu)模型,該模型界面方便使用者操作,壓縮感知理論的初學(xué)者可以簡單使用該模型界面,直觀觀察到壓縮感知圖像重構(gòu)的稀疏表示、測量編碼及重構(gòu)圖像的效果圖,有利于壓縮感知理論的進(jìn)一步學(xué)習(xí)。

參考文獻(xiàn):

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[3]E Candes and J Romberg. Quantitative robust uncertainty principles and optimally sparse decompositions[J].Foundations of Comput Math,2006,6(2):227-254.

[4]D L Donoho, Y Tsaig. Extensions of compressed sensing[J].Signal Processing.2006,86(3):533-548.

[5]魏鑫.MATLAB R2014a從入門到精通[M].電子工業(yè)出版社,2015.

[6]李磊.基于MATLAB GUI的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)設(shè)計[D].成都理工大學(xué),2012.

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