[发明专利]一种基于小波变化的压缩感知图像处理算法在审
| 申请号： | 201810385636.0 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108596851A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 汪一坡;唐超礼 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N7/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波变化的压缩感知图像处理算法，具体是：在稀疏阶段，首先将图像进行3层小波分解；在测量阶段，根据小波分解后各层信息4:1的特点，对小波分解后每层的高频进行采样测量，低频保持不变，其中，测量矩阵选用的是根据混沌序列构造的测量矩阵；在重构阶段，对高频测量结果用OMP算法进行重构，再将重构的高频和没有处理的低频一起采用小波反变化恢复图像。本发明方法适用于采用压缩感知分解重构图像，相比较于传统压缩感知的算法，本发明方法能在减少图像采样点的情况下恢复较好的图像效果，有效提高了图像的峰值信噪比。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 小波分解 压缩感知图像处理 矩阵 小波变化 压缩感知 测量 图像 重构 峰值信噪比 采样测量 高频测量 混沌序列 图像采样 图像效果 重构图像 重构的 稀疏 小波 恢复 分解 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波变化的压缩感知图像处理算法，其特征在于:包括以下步骤：步骤一、利用小波变化对图像进行三层小波分解，根据小波分解的特点分别提取高低频图像块数值；步骤二、基于混沌系统的测量矩阵单独对高频图像块进行测量，低频保持不变；步骤三、用OMP算法对基于混沌系统的测量矩阵的测量高频结果进行重构，并将此重构数据与低频图像块数据一起进行小波逆变化的得到重构图像。
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