城市水環(huán)境生態(tài)治理工程設(shè)計(jì)方案

江虹

摘 要：隨著社會(huì)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(hào)：X171.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2017）21-0111-02

引言

壓縮感知理論為信號(hào)采集帶來(lái)了革命性的突破，在信號(hào)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(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣，通過(guò)數(shù)值最優(yōu)化準(zhǔn)確重構(gòu)原始信號(hào)[1-4]。壓縮感知理論是編解碼思想的一個(gè)突破，減輕了信號(hào)采樣、傳輸和存儲(chǔ)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(jì)，使模型使用者方便操作界面。MATLAB是Math Works公司用C語(yǔ)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(jì)算功能的一款較完備的軟件，在該軟件平臺(tái)下進(jìn)行的仿真以及系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)，在界面和性能上面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)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(jì)，這給設(shè)計(jì)者帶來(lái)了極大的便利[5]。

1 基于小波變換的壓縮感知

本節(jié)通過(guò)對(duì)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(cè)量矩陣對(duì)稀疏變換后的小波系數(shù)進(jìn)行測(cè)量，得到M個(gè)測(cè)量值，再通過(guò)OMP算法重構(gòu)小波變換域下的稀疏矩陣，最后通過(guò)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(duì)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(guò)10次仿真測(cè)量求平均值所得。

（a）原始圖像X （b）PSNR=24.18dB

2 模型設(shè)計(jì)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(jì)[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(jì)各個(gè)功能子模塊。

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

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

（3）由上步所得設(shè)計(jì)方案，繼續(xù)用MATLAB GUI對(duì)控制命令界面及其他菜單選項(xiàng)進(jìn)行第二次修改。

（4）用代碼實(shí)現(xiàn)界面和菜單所對(duì)應(yīng)的各功能的回調(diào)函數(shù)，再對(duì)各功能進(jìn)行多次測(cè)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(duì)本節(jié)模型設(shè)計(jì)步驟最終確定的方案具體的功能模塊進(jìn)行說(shuō)明，該模型主要包括文件、稀疏變換、測(cè)量編碼、重構(gòu)算法四大模塊。

3 模型設(shè)計(jì)分析

設(shè)計(jì)完模型界面后，通過(guò)MATLAB GUIDE窗口工具欄中的Menu Editor命令打開菜單編輯器對(duì)模型進(jìn)行菜單設(shè)計(jì)，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(jì)原始圖像選擇256×256的圖像X，則原始圖像經(jīng)過(guò)稀疏表示后的效果圖如圖3所示。

測(cè)量編碼是壓縮感知理論的手段，本模塊選擇高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣進(jìn)行觀測(cè)。壓縮比為0.5，則測(cè)量編碼后的效果圖如圖4所示，此時(shí)測(cè)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(cè)量值個(gè)數(shù)M=32768。而圖像X經(jīng)過(guò)重構(gòu)后的效果圖如圖5所示。此時(shí)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(yǔ)

壓縮感知理論是編解碼思想的一個(gè)突破，減輕了信號(hào)采樣、傳輸和存儲(chǔ)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(jì)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(jiǎn)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(cè)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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[6]李磊.基于MATLAB GUI的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].成都理工大學(xué)，2012.