[发明专利]基于二维稀疏性的压缩感知图像重建方法

摘要

基于二维稀疏性的压缩感知图像重建方法。它涉及一种压缩感知系统中的图像重建方法。它解决了现有压缩感知图像重建方法中所存在的只利用一维稀疏性的不足。步骤如下：一、对二维图像的测量值Y2执行矢量化操作vec；二、利用Kronecker积将公式五变换为如下形式：Y＝ΦΨu＝Θu公式十一；三、利用传统的压缩感知重建方法求解公式十一获得系数向量u；四、再对系数向量u执行逆矢量化操作ivec，获得二维图像X2的稀疏域表示系数S2：S2＝ivec(u)再利用X2＝Ψ2S2Ψ3重建出原始二维图像X2。本发明方法的重建图像峰值信噪比均高于传统方式的重建图像峰值信噪比，也即本发明的方法的重建质量均高于传统方式的重建图像质量。

主权项

1.基于二维稀疏性的压缩感知图像重建方法，其特征在于它的步骤如下：步骤一：对二维图像的测量值Y2执行矢量化操作vec：vec(Y2)=vec(Φ2*X2)=Φ2‾vec(Ψ2S2Ψ3)]]>公式五公式五中，是二维图像的测量矩阵Φ2的变换形式：Φ2‾(i)=vec(Φ(i))]]>公式七步骤二：利用Kronecker积将公式五变换为如下形式：vec(Y2)=Φ2‾(Ψ2⊗Ψ3T)vec(S2)]]>公式八令Y＝vec(Y2)，再令Θ＝ΦΨ，u＝vec(S2)，则公式八等价于公式十一：Y＝ΦΨu＝Θu    公式十一步骤三：利用传统的压缩感知重建方法求解公式十一获得系数向量u；步骤四：再对系数向量u执行逆矢量化操作ivec，获得二维图像X2的稀疏域表示系数S2：S2＝ivec(u)    公式十二再利用X2＝Ψ2S2Ψ3重建出原始二维图像X2。