[发明专利]基于稀疏表示的图像压缩及重建方法

权利要求书

1.基于稀疏表示的图像压缩及重建方法，其特征在于：按如下步骤完成：

S1、对原始待压缩高分辨率图像X下采样，得到下采样后的低分辨率图像Y_L；

S2、对低分辨率图像Y_L上采样得到和X相同分辨率的Y_H，利用四叉树块划分方法对图像Y_H进行块划分，将图像Y_H划分成64*64，32*32和16*16的图像块，对于大小为16*16的图像块，进一步划分成大小为4*4的图像块并提取特征，得到低分辨率图像特征块F_L；

S3、利用高-低分辨率图像块的一一对应关系和Y_H的划分结果，对高分辨率图像X做相应的划分，得到块划分后的高分辨率图像块X_H；

S4、利用K-SVD分别训练高分辨率图像块X_H对应的字典D_H和低分辨率图像特征块F_L对应的字典D_L；

S5、在编码端将低分辨率图像Y_L进行压缩，得到Y_L的压缩码流，与高分辨率字典D_H和低分辨率字典D_L打包传输到解码端；

S6、在解码端先对码流解复用，得到低分辨图像Y_L的压缩码流以及高分辨率字典D_H和低分辨率字典D_L；

S7、对Y_L的压缩码流进行解码得到低分辨率图像Y′_L，然后对Y′_L进行上采样得到和原始图像相同分辨率的图像Y′_H；

S8、对图像Y′_H进行与S2相同的块划分，并对大小为4*4的图像块进行特征提取，得到相应的图像特征块F′_L；

S9、块划分完成后，64*64和32*32划分的块，直接采用S7中上采样的结果作为重建块；对于图像特征块F′_L，利用稀疏表示方法及高分辨率字典D_H和低分辨率字典D_L进行超分辨率重建得到重建图像块X′_H；

S10、将所有重建图像块拼接到对应位置，得到重建的高分辨图像X₀，然后利用迭代反投影技术对X₀进行全局优化，得到最终的重建图像X^*；

步骤S2中的上采样方法为双三次上采样方法；

步骤S2中利用四叉树块划分方法对图像Y_H划分的具体实现方式为：

S2.1、将图像Y_H划分为多个互不重叠的大小为64*64图像块，称为CTU，它是Y_H划分的基本单元；

S2.2、每个CTU选择划分为64*64，32*32和16*16三类子图像块CU，其中大小为64*64与32*32的CU对应Y_H的平滑区域，大小为16*16的CU对应Y_H的非平滑区域；

S2.3、确定块划分的阈值T，具体方法为：

对于大小为m*n的图像Y_H，第i行和第j列相邻像素之间灰度差的平均值分别为和计算公式如下：

块划分的阈值T由整幅m*n图像Y_H相邻像素之间灰度差的平均值决定，即：

S2.4、对于每一个64*64的CTU，其块划分流程如下：

S2.4.1、按S2.3相同的方法计算每个CTU相邻像素之间灰度差的平均值T_CTU，并和分块阈值T进行比较；当T_CTUT，则该CTU划分为四个32*32的CU，并执行步骤S2.4.2；否则，该CTU不继续划分，即为64*64的大小；

S2.4.2、依次按S2.3相同的方法计算4个32*32CU相邻像素之间灰度差的平均值T_CU，并和分块阈值T进行比较:当T_CUT，将该CU划分成4个16*16的CU；否则，该CU不继续划分，即大小为32*32；

步骤S2对于大小为16*16的图像块，进一步划分成大小为4*4的图像块并提取特征，得到低分辨率图像特征块F_L的具体方法如下：

S2.5、对于16*16的CU，进一步划分为多个4*4的图像块，相邻的4*4的图像块有k个像素的重叠，0k4；

S2.6、对于4*4的图像块采用下面4个一维滤波器来提取其特征；

f₁＝[-1,0,1],f₂＝f₁^T,f₃＝[1,0,-2,0,1],f₄＝f₃^T

其中T表示转置，应用这四个滤波器得到每个图像块的4个特征向量，并将4个特征向量连接成一个64*1特征向量，记为图像特征块F_L。