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龙图腾网获悉北京航天控制仪器研究所申请的专利一种Hadamard矩阵多尺度排序方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN108287807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201711386663.1，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种Hadamard矩阵多尺度排序方法和系统是由李明飞;霍丽君;霍娟;杨然;董鹏设计研发完成，并于2017-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种Hadamard矩阵多尺度排序方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种Hadamard矩阵多尺度排序方法和系统，其中，所述方法包括：初始化参数，构建M行M列的Hadamard矩阵；抽取Hadamard矩阵的每行或列向量后进行归一化，将每行或每列向量元素重新排列形成2n行2n列的方阵Hi；将方阵Hi进行n层二维Haar小波分解，获得系数矩阵Ha，取系数矩阵Ha绝对值|Ha|，并求和∑|Ha|，将i记入顺序序号值Ii；存储Sai与Ii的值分别到向量Sa和向量I中；取i＝i+1，判断i是否大于M；对向量Sa中的元素按从小到大的顺序排列，得到新序列R；按新序列R重新抽取Hadamard矩阵每行或每列向量后进行归一化，遍历M次得到M个二维2n×2n方阵RHi。通过本发明解决了现有编码不能同时兼顾快速成像和高信噪比成像的问题。

本发明授权一种Hadamard矩阵多尺度排序方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种Hadamard矩阵多尺度排序方法，其特征在于，包括： 步骤S1，初始化参数，设置i＝1，M＝22n，n＝4,5,6…，n为正整数，构建M行M列的Hadamard矩阵； 步骤S2，读取步骤S1生成的Hadamard矩阵的第i行，i属于整数；并归一化到区间[01]，得到M个得到向量Ai，依次读取Ai第1至第2n个元素作为方阵Hi的第一行，第2n+1至第2n+1个元素作为方阵Hi的第二行，以此类推，直至读取第2n-1×2n+1至22n个元素作为方阵Hi的第2n行，遍历M个向量Ai后得到二维24×24方阵Hi；其中，方阵Hi数据显示成图像格式； 步骤S3，将方阵Hi进行n层二维Haar小波分解，获得系数矩阵Ha，取系数矩阵Ha绝对值|Ha|，并求和∑|Ha|，记为：Sai＝∑|Ha|；将i记入顺序序号值Ii；其中，向量Sa和向量I均是M×1维向量；其中，n＝4，则进行4层Haar小波分解，矩阵Ha对应24×24方阵，对矩阵元每个元素取绝对值，求和遍历每个元素，共256个元素； 步骤S4，存储Sai与Ii的值分别到向量Sa和向量I中；其中，当n＝4时，向量Sa和向量I各有M＝28＝256个元素值； 步骤S5，取i＝i+1，判断i是否大于M； 步骤S6，若i≤M，则重复执行步骤S2～S4，直至i＞M；其中，当i＝256+1时，i＞M＝256成立，此时步骤S6已经重复执行256次，得到按初始Hadamard列顺序生成的图案，记作图案2； 步骤S7，读取步骤S4中存储的M×1维向量Sa和M×1维向量I，对向量Sa的值按从小到大排序，同时按初始顺序对应地调整一维向量I中与Sai对应的Ii值顺序，保持按初始对应关系不变；如果Sai值与Sai-1或Sai+1值相等，则Sai、Sai-1或Sai+1值按照初始顺序不变，排序后将得到并输出新序列R，即所述的Hadamard矩阵多尺度排序序号；对向量Sa中各值由于到大排序后，以i＝[1,2,3，…，256]为变量绘图，此时，对应的向量I排序从Ii＝i，i＝[1,2,3，…，256]，变为新序列R；新序列R以i＝[1,2,3，…，256]为变量绘图，得到新序列R的图形； 步骤S8，按步骤S1～步骤S7，设置不同M值与n值，得到不同长度新序列R的序列值；根据不同长度的序列值，按步骤S1～步骤S2即可用于生成多层次的、多尺度编码图案；其中，该编码图案按多分辨率尺度由低到高依次排列，在对物体成像过程中，用于获得分辨率从低到高的图像；该编码图案中只包括0、1两种矩阵元素，且矩阵元0、1的个数相等；在物理上等效为“开”对应矩阵元1，“关”对应矩阵元0； 在实际应用中，当获得满足要求的图像后，流程结束； 该方法应用于计算关联成像、计算鬼成像、计算量子成像，单像素相机，结构光照明成像或三维单像素激光雷达成像，无需存储编码矩阵，通过快速Hadamard变换、关联迭代或压缩感知算法实现成像，以提升图像重建速度和成像信噪比。

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