[发明专利]一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法

摘要

本发明公开了一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法，过程为接收低频信息和高频子带分块观测，根据基于边缘信息的先验模型生成各块观测的位置块，并据此对各块观测进行边缘块观测和非边缘块观测的划分；对各非边缘块的观测执行局部聚类操作，对各类的聚类中心块观测，在定义了联合稀疏的适应度函数下通过遗传算法求解最优系数，并将各聚类中心块对应的最优系数作为同类各块观测的最优系数;对各边缘块观测，也使用遗传算法求解对应的最优系数;最后合并所有块的最优系数，并结合低频信息进行小波逆变换获得重构图像。与OMP、BP及IHT方法相比，本发明较好地利用了图像的结构信息，获得了质量较好的重构图像。

主权项

一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)输入低频子带Y0和三个高频子带的分块观测Yt，其中t∈{v,h,d}，t表示子带的方向，其中v表示垂直方向，h表示为水平方向，d表示对角方向；(2)获得三个高频子带对应的位置矩阵Pt；(2a)将三个高频子带系数置0，结合低频子带Y0，做小波逆变换，得到一幅边缘模糊的图像I1；(2b)用canny算子对边缘模糊的图像I1进行边缘检测，得到一幅只含有边缘信息的图像I2；(2c)对只含有边缘信息的图像I2执行一层小波变换，得到一个低频子带Y1和三个含有边缘信息的高频子带为St；(2d)以作为方向为t的子带的阈值,将对应子带St中模值大于对应阈值的位置标记为1，意为该位置处为大系数，而将模值小于对应阈值的位置标记为0，意为该位置处为小系数，这样获得三个高频子带对应的位置矩阵Pt，其中μt为子带St的模值的均值，为伸缩因子，取(3)对位置矩阵Pt执行提取疫苗和注射疫苗的操作，得到位置矩阵P′t；(4)对位置矩阵P′t执行分块操作，得到三个高频子带下各块观测对应的位置块p′t,i；为了记录初始位置块p′t,i的信息，将p′t,i保存为变量p″t，i，即p″t,i＝p′t,i，后续只对变量p″t,i进行操作；其中i表示块号；(5)根据得到的三个子带下各块观测的位置块p″t,i对各块观测进行边缘块观测和非边缘块观测的划分；(6)根据第(5)步的边缘块观测和非边缘块观测的划分结果，对三个高频子带的分块观测Yt中所有非边缘块观测执行局部相似聚类，得到对应于三个子带中非边缘块观测聚类的集合：A={at,1,at,2,...at,ci}]]>其中，at,i表示方向为t的子带中以第i块作为聚类中心块的类，其中i＝1，2，…ct，ct表示方向为t的子带聚类的类别数；所述步骤(6)中对三个高频子带的分块观测Yt中所有非边缘块对应的观测执行局部相似聚类，t∈{v,h,d},块号i＝1,2,...256，具体过程如下：(6.1)计算Yt中各个非边缘块观测yt,i的标准差σt,i；(6.2)对各个非边缘块观测都初始化一个未聚类的标志marki，即令marki＝0；如果方向子带t下的第i个块观测为某一类的聚类中心块观测的话，则用符号at,i来表示这个类；初始时令i＝1，表示从第一块开始执行聚类操作；(6.3)若第i个块观测为非边缘块观测且该块未被聚类，即marki＝0，则转(6.4)，否则，转(6.6)；(6.4)将第i个块观测作为类at,i的聚类中心块观测；(6.5)观察第i块的八个邻域块中的所有块观测：假设k表示第i块的八个邻域块中的其中一个块观测，若第k个块观测为非边缘块观测且markk＝0，表示第k个块观测未被聚类，则计算第k个块观测的标准差σt,k与第i个块观测的标准差σt,i的差值，即Ck＝σt,i‑σt,k，若|Ck|≤τ，其中τ为阈值，τ＝0.01，则将第k个块观测加入聚类中心为第i个块观测的类at,i中，令markk＝1，表示该块已被聚类；(6.6)令i＝i+1,若i≤256，则转(6.3),否则，表示所有块都已聚类完毕，统计该方向上聚类的类别数，记作ct；(7)按照种群初始化策略分别初始化三个高频子带下各个聚类中心块观测及各个边缘块观测对应的系数块种群Q＝{qt,i,j}，包括各聚类中心块观测和各边缘块观测，j=1，2，…n，n为种群规模；(8)对三个高频子带下的各个系数块种群Q＝{qt,i,j}执行交叉操作，得到交叉后的子代系数块种群Q′＝{q′t,i,j}；(9)对三个高频子带下的各个子代系数块种群Q′执行变异操作，得到变异后的子代系数块种群Q″＝{q″t,i,j}；(10)对各聚类中心的系数块和边缘的系数块分别定义一种不同的适应度函数以对子代种群Q″执行相应的种群更新操作；(11)分别从三个子带下各个子代种群Q″中选择出各个系数块对应的最优系数个体，若该系数块为非边缘块，则将该系数块对应的最优系数个体作为该系数块同类的各个系数块的最优系数块，然后对所有最优系数块执行合并块操作，形成各子带对应的系数Bt；(12)若进化代数满足停止条件，则转步骤(13)，否则，利用各个聚类中心系数块和边缘的系数块选择出的最优系数个体更新该块对应的位置块和系数块种群，转入步骤(8)；(13)结合保留的低频子带系数Y0及步骤(11)中得到的三个高频子带系数Bt，进行小波逆变换，得到重构图像。