[发明专利]基于自适应采样及平滑投影的分块压缩感知方法

说明书

基于自适应采样及平滑投影的分块压缩感知方法，本发明涉及分块压缩感知方法。本发明的目的是为了解决现有技术重构图像质量低，算法复杂度高的问题。过程为：一、设原始图像，计算原始图像子块的自适应采样率；二、对一得到的已知自适应采样率的原始图像子块进行维纳滤波，得到经过维纳滤波过程的重构图像；对重构图像中的第j个图像子块进行投影，得到图像子块；做方向变换，得到变换后图像子块，做平滑投影，得到平滑投影图像子块；三、根据平滑投影图像子块，进行图像重构，判断得到的重构图像是否符合对重构图像的峰值信噪比要求，若符合要求，得到重构图像；反之，则重复执行二、三直至得到符合要求的重构图像。本发明用于图像重构领域。

技术领域

本发明涉及分块压缩感知方法。

背景技术

传统的采样定理要求采样频率至少是信号带宽的两倍，才能完全恢复出原信号。随着信号带宽的日益增加，传统的采样定理对采样速率要求越来越高。随着压缩感知(compressive sensing，CS)概念的提出，由于其允许采样和压缩同时进行，且对采样速率要求很低，故压缩感知迅速成为研究热点^[1-2]([1]Candes E J,Romberg J,Tao T.Robustuncertainty principles:exact signal reconstruction from highly incompletefrequency information[J].IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(2):489-509.[2]Candes E J,Tao T.Near-Optimal Signal Recovery From RandomProjections:Universal Encoding Strategies[J].IEEE Transactions on InformationTheory,2006,52(12):5406-5425.)。近年来，基于压缩感知的图像采样和重构引起了人们的广泛关注^[3-8]([3]沈燕飞,朱珍民,张勇东,等.基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法[J].电子学报,2016,44(3):572-579.SHEN Yanfei,ZHU Zhenmin,ZHANG Yongdong,etal.Compressed Sensing ImageReconstruction Algorithm Based on RankMinimization[J].ACTA Electronica sinic,2016,44(3):572-579.

[4]刘静,李小超,祝开建,等.基于分布式压缩感知的遥感图像融合算法[J].电子与信息学报,2017,39(10):2374-2381.LIU Jing,LI Xiaochao,ZHU Kaijian,elal.Distributed Compressed Sensing Based Remote Sensing Image Fusion Algorithm[J].Journal of ElectronicsInformation Technology,2017,39(10):2374-2381.

[5]蒋沅,苗生伟,罗华柱,等.L_p范数压缩感知图像重建优化算法[J].中国图象图形学报,2017,22(4):435-442.JIANG Yuan,MIAO Shengwei,LUO Huazhu,elal.Improved search algorithm for compressive sensing image recovery based onL_p norm[J].Journal of Image and Graphics.2017,22(4):435-442.