一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，具體地說是一種針對低對比度圖像在壓縮傳感測量后的重建過程中易損失細(xì)節(jié)進(jìn)行最大限度保持的方法。本發(fā)明在分塊壓縮傳感測量基礎(chǔ)上，采用濾波投影l(fā)andweber迭代重建算法，并且在稀疏變換時采用適合的多尺度幾何分析變換域，從而最大限度降低重建圖像的細(xì)節(jié)損失。本發(fā)明可以很好地保持低對比度圖像壓縮重建后的邊緣信息，盡可能的保持圖像的視覺效果。
【專利說明】一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，具體地說是一種針對低對比度圖像在壓縮傳感測量后的重建過程中易損失細(xì)節(jié)的問題而進(jìn)行最大限度保持的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]由Candes、Romberg、Tao和Donoho等人在2004年提出的壓縮感知理論表明，可以在不丟失逼近原信號所需信息的情況下，用最少的觀測次數(shù)來采樣信號，實(shí)現(xiàn)信號的降維處理，即直接對信號進(jìn)行較少采樣得到信號的壓縮表示，且不經(jīng)過進(jìn)行N次采樣的中間階段，從而在節(jié)約采樣和傳輸成本的情況下，達(dá)到了在采樣的同時進(jìn)行壓縮的目的。Candes證明了只要信號在某一個正交空間具有稀疏性，就能以較低的頻率(M〈〈N)采樣信號，而且可以以高概率重構(gòu)該信號。即，設(shè)定設(shè)長度為N的信號X在某正交基或框架Ψ上的變換系數(shù)是稀疏的，如果我們可以用一個與變換基Ψ不相關(guān)的觀測基:MXN(M〈〈N)對系數(shù)向量進(jìn)行線性變換，并得到觀測集合Y:MX I。那么就可以利用優(yōu)化求解方法從觀測集合中精確或高概率地重構(gòu)原始信號X。
[0003]圖2是基于壓縮感知理論的信號重構(gòu)過程框圖。
[0004]基于壓縮感知的信號重構(gòu)主要包含了信號的稀疏表示、編碼測量和重構(gòu)算法三個步驟。第一步，如果信號X e Rn在某個正交基或緊框架Ψ上是可壓縮的，求出變換系數(shù)&=Ψ% ?是Ψ的等價或逼近的稀疏表示；第二步，設(shè)計(jì)一個平穩(wěn)的、與變換基Ψ不相關(guān)的MXN維的觀測矩陣Φ， 對O進(jìn)行觀測得到觀測集合Y = Φ Θ = ΦΨΤΧ，該過程也可以表示為信號X通過矩陣Aes進(jìn)行非自適應(yīng)觀測:Y = Acs (其中Aes = Φ Ψτ) ,Acs稱為CS信息算子；第三步，利用O-范數(shù)意義下的優(yōu)化問題求解X的精確或近似逼近±:
[0005]π?η||ΨτΧ||。 s.t.AcsX= ΦΨ tX=Y (I)
[0006]求得的向量X在基上的表不最稀疏。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]低對比度圖像由于其對比度變化不明顯，在壓縮傳感測量后的重建過程中易損失細(xì)節(jié)信息。為解決這個問題，本發(fā)明提出一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，
[0008]本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是:一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，包括以下步驟:
[0009]分塊壓縮傳感:將原始圖像分成若干個圖像塊，并用與每個圖像塊尺寸相應(yīng)的測量矩陣進(jìn)行測量；
[0010]重建算法框架:基于壓縮傳感理論，其變換域選擇為多尺度幾何分析變換域，重構(gòu)算法選取為投影Landweber算法。
[0011 ] 所述分塊壓縮傳感具體為:
[0012] 圖像分成若干尺寸為BXB的圖像塊，并用與每個圖像塊尺寸相應(yīng)的測量矩陣進(jìn)行測量；所述測量矩陣的大小為MbXB2,其中
【權(quán)利要求】
1.一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，其特征在于，包括以下步驟 分塊壓縮傳感:將原始圖像分成若干個圖像塊，并用與每個圖像塊尺寸相應(yīng)的測量矩陣進(jìn)行測量； 重建算法框架:基于壓縮傳感理論，其變換域選擇為多尺度幾何分析變換域，重構(gòu)算法選取為投影Landweber算法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，其特征在于，所述分塊壓縮傳感具體為: 圖像分成若干尺寸為BXB的圖像塊，并用與每個圖像塊尺寸相應(yīng)的測量矩陣進(jìn)行測量；所述測量矩陣的大小為MbXB2，其中
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種針對低對比度圖像的分塊壓縮傳感方法，其特征在于，所述投影Landweber算法具體為: 從近似圖像x(i)通過第i+Ι步迭代得到近似圖像X (i+Ι)的步驟如下:
【文檔編號】G06T9/00GK103903286SQ201210589951
【公開日】2014年7月2日 申請日期:2012年12月28日 優(yōu)先權(quán)日:2012年12月28日
【發(fā)明者】趙懷慈, 杜梅, 趙春陽, 王帥, 郝國明 申請人:中國科學(xué)院沈陽自動化研究所