[发明专利]基于自适应压缩感知的自然图像非局部重构方法有效
申请号: | 201210160279.0 | 申请日: | 2012-05-22 |
公开(公告)号: | CN102722896A | 公开(公告)日: | 2012-10-10 |
发明(设计)人: | 张小华;陈茜;张兵 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06T11/00 | 分类号: | G06T11/00 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 王品华;朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: |
本发明公开一种基于自适应压缩感知的自然图像非局部重构方法,主要解决已有技术重构图像信息丢失严重等问题。其实现步骤为:(1)把一幅图像分成N个32×32的子块,根据基本采样率b和感知矩阵Φ得到基本感知矩阵Φ′,利用Φ′对信号采样,得到基本观测向量 |
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搜索关键词: | 基于 自适应 压缩 感知 自然 图像 局部 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于自适应压缩感知的自然图像非局部重构方法,包括如下步骤:(1)将输入的图像信号x分成N个32×32大小的子块x1,x2,...,xN,给出平均采样率s,基本采样率b和感知矩阵Φ,根据基本采样率b和感知矩阵Φ得到基本感知矩阵Φ′,利用基本感知矩阵Φ′对每个图像子块xi进行采样,得到每个图像子块的基本观测向量:
其中i=1,2,....N,N为图像子块的个数;(2)根据基本观测向量
估计出图像的标准差序列{d1,d2,....dN},其中N为图像子块的个数;(3)根据标准差序列{d1,d2,....dN},为每一个图像子块自适应的分配一个采样率ai,i=1,2,....N,根据自适应采样率和感知矩阵Φ构造自适应感知矩阵
利用自适应感知矩阵
对每个图像子块进行采样,得到每个图像子块的自适应观测向量:
(4)将基本观测向量
与自适应观测向量
存放在一个列向量中,组成每个图像子块观测向量y i = y b i y a i ; ]]> (5)将每个图像子块的观测向量yi按列存放在一个向量中,构成整幅图像的观测向量y = y 1 y 2 . . . y N , ]]> 根据整幅图像观测向量y得到图像信号x的初始解:x 0 = ( x 1 0 , x 2 0 , . . . . . x N 0 ) , ]]> 其中x i 0 = x ′ i + Φ i T ( y i - Φ i x ′ i ) , ]]> i=1,2,....N,Φ i = Φ ′ Φ a i ]]> 为每个图像子块对应的感知矩阵,T表示对感知矩阵转置,![]()
为估计出的每个图像子块的均值,i=1,2,....N,g×z是基本采样矩阵Φ′的维度,var为求解序列的方差;(6)对初始解x0进行迭代,重构出原始信号x′:6a)设定k为迭代次数,令k=0;6b)对上一次迭代图像xk进行小波变换,得到小波系数:ξk=Ψxk,Ψ为小波变换基,然后对小波系数ξk进行双变量阈值平滑,得到阈值平滑后的小波系数:ξ k + 1 = ( ( ξ k ) 2 + ξ p 2 - p 3 σ ( i ) σ ξ ) + ( ξ k ) 2 + ξ p 2 · ξ k , ]]> 其中ρ为双变量阈值参数,ξp为父节点系数,σ(i)为子系数的度量方差,σξ为估计出来的图像的方差,+表示值比0大时取本身,比0小时取0,再对系数ξk+1进行逆变换得到双变量阈值平滑后的图像:
Ψ-1为小波逆变换基;6c)对上一次迭代图像xk进行非局部总变差平滑处理,得到处理后的图像
6d)计算双变量阈值平滑后的图像
和非局部总变差平滑处理后的图像
的加权均值,得到均值图像:x ‾ ^ k + 1 = c 1 x ^ k + 1 + c 2 x ‾ k + 1 , ]]> 其中0<c1<1,0<c2<1,c1+c2=1将均值图像
分成N个32×32大小的子块
对每个子块进行投影处理,根据观测值yi的长度寻找出每个子块对应的感知矩阵Φi,将
投影到超平面{e|Φie=yi,e∈R32×32}上,e是一个变量,R32×32表示32×32维的信号,得到投影处理后的图像子块:
i=1,2,...,N,这些投影处理后的图像子块组成迭代后的图像xk+1;6e)计算信号在每次迭代后与迭代前的变化情况E(k)=||xk+1-xk||2,||.||2表示2范数,如果|E(k)-E(k-1)|≤0.001或者k>100,迭代终止,重构的原始信号x′=xk+1,否则迭代次数k加1,返回步骤6b)。
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