[发明专利]一种基于并行压缩感知多层残差系数的图像编码方法

说明书

本发明公开了一种基于并行压缩感知多层残差系数的图像编码方法，通过将压缩感知随机测量过程分成多层后并行测量，并利用压缩感知重建‑测量模型，基于所有的前层随机测量值来预测当前层随机测量值，再把当前层预测值与真实值之间的残差系数经过Huffman编码。Huffman解码后得到的残差系数用于更新下一层的预测值，进而得到更为精确的重建图像。所提出的压缩感知随机测量值的预测、更新过程可以有效去除压缩感知测量值之间的冗余信息。相较于传统压缩感知编码方案直接对随机测量值量化编码，本发明对所提出的压缩感知多层残差系数量化编码，可以显著提升基于压缩感知图像编码的率失真性能。

技术领域

本发明涉及图像压缩领域，具体涉及一种基于并行压缩感知多层残差系数的图像编码方法。

背景技术

压缩感知技术是指将信号或者图像在低于奈奎斯特采样率的情况下重建的技术。压缩感知技术在图像处理，图像检索，CT图像重建等领域有广泛的应用。基于压缩感知的图像编码技术相较于传统图像编码技术(JPEG，JPEG2000，CCSDS-IDC)，在率失真性能上有交大差距。当前，传统的压缩感知图像编码方案仅达到JPEG的编码性能，因此，研究率失真性能高的压缩感知编码方案具有重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于一种基于并行压缩感知多层残差系数的图像编码方法，以解决压缩感知图像编码方案率失真性能较低的问题，同时将大部分计算并行进行，提升运算速度。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于并行压缩感知多层残差系数的图像编码方法，在数据编码端，将压缩感知测量过程分成l层，每层的随机测量值的长度相同；每一层中基于同一种压缩感知重建算法，利用前(i-1)层随机测量结果预测第i层随机测量结果，且1＜i≤l；i＝1时，传递第1层本身信息至信道；每一层中得到的残差是压缩感知随机测量的真实值与预测值量化以后的差值；对每一层的残差系数做Huffman编码，并以比特形式存储、传输；

在数据解码端，将图像重建过程分为l层；每一层与编码过程层级相对应，并基于压缩感知测量得到随机测量预测值；用反Huffman编码得到的残差系数更新压缩感知随机测量的预测值；用更新的压缩感知预测值生成新的重建图。

进一步地，数据编码端包括以下步骤：

1.1)将输入图像做压缩感知随机测量，随机测量矩阵记为Φ，原始图像记为x，测量过程表示为y＝Φ_x；

1.2)将随机测量矩阵按行分成大小相同、相互独立的l层，第i层测量矩阵记为Φ_i；

1.3)将第i层压缩感知测量的真实值记为y_i，第i层测量过程记为y_i＝Φ_ix；

1.4)对所有层采用相同的压缩感知重建算法，重建算法记为CS^-1；

1.5)首先对第1层随机测量真实值y₁进行量化编码，量化记为Q(·)，然后对量化结果进行反量化得到反量化记为Q^-1(·)，最后再量化得到并经过Huffman编码后传到信道；

1.6)在第2层利用得到重建图像，记为

1.7)预测第2层的随机测量结果，称为随机测量预测值，记量化之后得到

1.8)求第2层y₂的量化结果与的量化结果残差系数，记为其中

1.9)对第2层残差系数做Huffman编码，对做反量化得到

1.10)在第3层中利用得到第3层重建图像，记为