[发明专利]基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法及智能终端

权利要求书

1.一种基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法，其特征在于，所述基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法包括如下步骤：

(1)利用基于交叉块的块压缩感知对原图像进行采样处理以获取测量值；基于交叉块的块压缩感知相对于基于非交叉块的块压缩感知能够有效缓解重构图像中的块效应；

(2)利用非局部均值全差分迭代重构算法对所获取的测量值进行迭代重构处理，以获取当前迭代重构值；

(3)判断是否满足迭代终止条件，如果满足所述迭代终止条件，则迭代重构处理结束，基于所述当前迭代重构值得到最终重构图像并输出；反之，则继续执行后续步骤；

(4)基于所述当前迭代重构值进行多假设集合获取处理，并对所获取的多假设集合进行优化处理以去除劣质假设；

(5)对优化处理后的多假设集合采用基于弹性网的多假设权重估计模型进行权重估计处理，获取多假设的权重，并基于所述权重对优化处理后的多假设集合的元素进行加权求和处理获得加权求和结果，将所述加权求和结果作为所述测量值代入到步骤(2)的所述迭代重构处理中，重复执行步骤(2)到步骤(5)，直至满足所述迭代终止条件；

所述步骤(1)的所述利用基于交叉块的块压缩感知对原图像进行采样处理以获取测量值之前还包括：将原图像按照固定的块尺寸划分成多个相互交叉的交叉块。

2.如权利要求1所述的基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法，所述步骤(3)中的所述迭代终止条件为：

或迭代次数达到最大迭代次数Ite_max；

其中Δu表示当前迭代重构值与前一次迭代重构值之间的欧氏距离，u^k+1为当前迭代重构值，u^k为前一次迭代重构值，T_ite表示设定的判决阈值。

3.如权利要求2所述的基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法，其特征在于，所述判决阈值T_ite＝0.001，且所述最大迭代次数Ite_max设置为200。

4.如权利要求1-3任意一项所述的基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法，该方法应用于智能手机或计算机。