技术特征：
1.一种压缩感知图像恢复方法，其特征在于，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。2.根据权利要求1所述的压缩感知图像恢复方法，其特征在于，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。3.根据权利要求1所述的压缩感知图像恢复方法，其特征在于，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。4.根据权利要求1所述的压缩感知图像恢复方法，其特征在于，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；基于所述输入输出数据的依赖关系，分别对每组所述矩阵运算中的不同计算步骤进行划分，以将存在所述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。5.根据权利要求1所述的压缩感知图像恢复方法，其特征在于，所述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，包括：基于不同计算步骤之间的数据依赖关系，确定出所述运算模块集中每个运算模块的运算优先级；通过具有并行运算能力的处理芯片并按照所述运算优先级，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。6.根据权利要求1所述的压缩感知图像恢复方法，其特征在于，所述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，包括：
按照所述矩阵运算对应的所述小尺寸矩阵在所述测量矩阵中的位置先后顺序，对每组所述矩阵运算的运算结果进行依次合并以得到压缩感知图像恢复结果。7.根据权利要求1至6任一项所述的压缩感知图像恢复方法，其特征在于，所述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，包括：将每组所述矩阵运算对应的所述运算模块集装载至现场可编程逻辑门阵列芯片的片上存储，以利用所述现场可编程逻辑门阵列芯片对每组所述矩阵运算对应的所述运算模块集进行流水并行处理，得到每组所述矩阵运算的运算结果。8.一种压缩感知图像恢复装置，其特征在于，包括：矩阵分解模块，用于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；运算确定模块，用于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；步骤划分模块，用于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；合并模块，用于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。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的压缩感知图像恢复方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的压缩感知图像恢复方法。
技术总结
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。高图像恢复的速度。高图像恢复的速度。
技术研发人员：尹云峰 史宏志 任智新 金良
受保护的技术使用者：苏州浪潮智能科技有限公司
技术研发日：2021.09.23
技术公布日：2021/10/26