摘 要： 通過將壓縮傳感技術(shù)運(yùn)用于溫室智能監(jiān)控中，對(duì)現(xiàn)代溫室的相應(yīng)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行分析。研究了基于壓縮傳感理論的溫室環(huán)境信息獲取與傳輸方法，采用壓縮傳感技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮與重構(gòu)，利用正交匹配追蹤算法和基追蹤法對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行仿真和重構(gòu)。通過對(duì)在信號(hào)處理中的峰值信噪比進(jìn)行比較，可以得出壓縮傳感技術(shù)的圖像重構(gòu)信號(hào)失真較少。

關(guān)鍵詞： 溫室監(jiān)控； 小波變換； 壓縮傳感； 信號(hào)重構(gòu)

中圖分類號(hào)： TN911.73?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）19?0047?02

Abstract： The compressed sensing technology is used in the greenhouse intelligent monitoring to analyze the corresponding environmental monitoring system of modern greenhouse. The greenhouse environment information acquisition and transmission methods based on compressed sensing theory are studied. The compressed sensing technology is used to compress and reconstruct the acquired data. The orthogonal matching pursuit algorithm and basis tracking algorithm are used to simulate and reconstruct the experiment. The image reconstruction signal of the proposed compressed sensing technology has low distortion by comparing with the peak signal?to?noise ratio in the signal processing.

Keywords： greenhouse monitoring； wavelet transform； compressed sensing； signal reconstruction

0 引 言

智能溫室監(jiān)控系統(tǒng)是基于壓縮傳感技術(shù)將監(jiān)控圖像進(jìn)行壓縮、傳輸和重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)智能化、無人化的對(duì)溫室進(jìn)行監(jiān)控。

目前，我國(guó)溫室智能管理技術(shù)的研究仍處于初級(jí)階段，并沒有可以真正用于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的應(yīng)用智能控制系統(tǒng)。因此，需要對(duì)溫室智能管理技術(shù)進(jìn)行深入研究，開發(fā)適合我國(guó)具體國(guó)情的高效、穩(wěn)定、低價(jià)的溫室環(huán)境智能監(jiān)控系統(tǒng)。其中，國(guó)外斯坦福大學(xué)的教授Emmanuel Candes對(duì)壓縮傳感技術(shù)做了大量研究及應(yīng)用[1?4]。采用壓縮傳感技術(shù)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)壓縮與信號(hào)重構(gòu)，將壓縮的數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸，并以Matlab為平臺(tái)進(jìn)行仿真[5?6]。

1 算 法

壓縮傳感[7]是一個(gè)新的數(shù)據(jù)采集理論，利用稀疏或壓縮獲得信號(hào)，利用非適應(yīng)采樣技術(shù)以遠(yuǎn)低于奈奎斯特頻率進(jìn)行采樣，將可壓縮信號(hào)中的信息壓縮成少量的數(shù)據(jù)。壓縮傳感理論大致包含三個(gè)方面：信號(hào)的稀疏表現(xiàn)，編碼測(cè)量，重構(gòu)算法。在壓縮傳感理論中，信號(hào)重構(gòu)是壓縮傳感理論的核心，指由[M]次觀測(cè)向量[y]重構(gòu)長(zhǎng)度為[NM?N]的稀疏信號(hào)[x]的過程，可以通過求解最小[l0]范數(shù)[8]問題來解決。

2 正交匹配追蹤算法

在壓縮傳感理論中，用經(jīng)典基追蹤算法可以有效地加快算法的運(yùn)算速度，也可以由此進(jìn)一步擴(kuò)展壓縮傳感理論的應(yīng)用范圍。

3 仿真結(jié)果與分析

目前，大多數(shù)溫室控制系統(tǒng)均采用工控系統(tǒng)，該系統(tǒng)雖然能實(shí)現(xiàn)上述功能，但價(jià)格昂貴，難以滿足設(shè)施農(nóng)業(yè)對(duì)低成本的要求，加之采用集中式管理，其可靠性和穩(wěn)定性不能得到很好的保證[11]。另一種方案是采用溫室環(huán)境控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)，避免了工作人員需親臨現(xiàn)場(chǎng)操作的麻煩，但同樣在一定程度上增加了系統(tǒng)的成本，其實(shí)時(shí)性和可靠性也難以得到保證[12?13]。

3.1 利用小波進(jìn)行圖像壓縮

本實(shí)驗(yàn)選擇智能溫室監(jiān)控設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)的二維彩色圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，圖像尺寸為256×256，即[N=256，]仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)，首先對(duì)彩色圖像實(shí)施灰度處理見圖1，之后實(shí)施正交匹配追蹤算法下的小波壓縮，再將灰度圖像恢復(fù)成彩色圖像，利用小波變換對(duì)彩色圖像進(jìn)行壓縮處理，見圖2。

由仿真結(jié)果可知，運(yùn)用OMP算法的小波圖像壓縮的特征是壓縮差異小，壓縮程度深，能量損失少，可以維持圖像的基本特性，并且信號(hào)傳輸過程具有較強(qiáng)的抗干擾性，能夠達(dá)成累進(jìn)傳輸。

3.2 利用壓縮傳感直接處理彩圖

通過利用Matlab仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)壓縮傳感圖像進(jìn)行重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)中選擇標(biāo)準(zhǔn)的二維彩色圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，圖像尺寸為256×256，即[N=256，]并利用壓縮傳感技術(shù)對(duì)圖像壓縮重構(gòu)，進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

BP算法能夠較好地恢復(fù)出原始信號(hào)，而且算法的精度要比OMP的精度高。同時(shí)OMP算法對(duì)圖像信號(hào)的重建視覺效果不是很好，由于每次只取一個(gè)原子，使得重建過程很慢，隨著迭代次數(shù)的增加，耗時(shí)也大量增加。BP算法恢復(fù)重建的效果非常好，但是BP算法耗時(shí)太大，不適合大圖像的應(yīng)用。

4 結(jié) 語

由本文研究結(jié)果可知，圖像壓縮便是要尋求高壓縮比，且讓壓縮以后的圖像有恰當(dāng)?shù)男旁氡确绞?，?duì)壓縮之后的圖像還應(yīng)當(dāng)可以達(dá)成低失真度的復(fù)原。壓縮效能的評(píng)定指標(biāo)之一是圖像能量減少，能量減少越少，圖像壓縮的功能便愈顯著。

參考文獻(xiàn)

[1] SHA W， CHOY W C H， WU Y M， et al. Optical and electrical study of organic solar cells with a 2D grating anode [J]. Optics express， 2012， 20（3）： 2572?2580.

[2] LI X H， CHOY W C H， LU H F， et al. Efficiency enhancement of organic solar cells by using shape?dependent broadband plasmonic absorption in metallic nanoparticles [J]. Advanced functional materials， 2013， 23（21）： 2728?2735.

[3] WANG H， SHA W， HUANG Z X， et al. A novel eigenvalue method for calculating the band structure of lossy and dispersive photonic crystals [J]. Acta physica sinica， 2014， 63（18）： 184?210.

[4] MA Z L， JIANG L J， GUPTA S， et al. Dispersion characteristics analysis of one dimensional multiple periodic structures and their applications to antennas [J]. IEEE transactions on antennas and propagation， 2015， 63（1）： 113?121.

[5] MALLAT S. A theory for multiresolution signal decomposition： the wavelet representation [J]. IEEE transactions on pattern and machine intelligence， 1989， 11（7）： 674?693.

[6] 伯曉晨，李濤，劉路.Matlab工具箱應(yīng)用指南[M].北京：電子工業(yè)出版社，2000.

[7] DONOHO D L. Compressed sensing [J]. IEEE transactions on information theory， 2006， 52（4）： 1289?1306.

[8] CANDES E J. Compressive sampling [C]// Proceedings of 2006 International Congress of Mathematicians. Zurich： European Mathematical Society Publishing House， 2006： 1433?1452.

[9] CANDES E J， ROMBERG J， TAO T. Robust uncertainty principles： exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information [J]. IEEE transactions on information theory， 2006， 52（2）： 489?509.

[10] TROPP J A， GILBERT A C. Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit [J]. IEEE tran?sactions on information theory， 2007， 53（12）： 4655?4666.

[11] 何世鈞，徐軍峰，張路.可編程序控制器在智能化溫室系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].基礎(chǔ)自動(dòng)化，2000，7（4）：53?54.

[12] 左志宇，毛罕平，李俊.基于Internet溫室環(huán)境控制系統(tǒng)研究設(shè)計(jì)[J].農(nóng)機(jī)化研究，2003（4）：104?l07.

[13] 于海業(yè)，馬成林，工振華，等.遠(yuǎn)程控制技術(shù)在溫室環(huán)境控制中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2003（6）：160?163.

[14] CHEN S S B， SAUNDERS M A， DONOHO D L. Atomic decomposition by basis pursuit [J]. SIAM review， 2001， 43（1）： 33?61.