[发明专利]基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法有效
| 申请号： | 201910047110.6 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109756740B | 公开（公告）日： | 2020-02-18 |
| 发明（设计）人： | 李丽香;李冲霄;彭海朋;杨义先;王琳;仝丰华;王紫琪 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04N19/60 | 分类号： | H04N19/60;H04N19/42;H04N19/426 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 李欣;马敬 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法和图像恢复方法。其中，该图像压缩方法包括：对待压缩图像的原始矩阵进行稀疏变换，得到待压缩图像的第一稀疏表示矩阵；基于第一稀疏表示矩阵的行数、预设压缩比和预设系数，确定原始矩阵对应的初始测量矩阵的行数和列数；基于预设的元素数值关系，生成m×n维矩阵，作为初始测量矩阵；对初始测量矩阵进行优化，得到最优测量矩阵；基于最优测量矩阵与预设的半张量压缩感知模型，对第一稀疏表示矩阵进行压缩，得到压缩后的目标矩阵。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以实现提高压缩感知理论在计算资源和通信能耗受限的网络中的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最优 测量 矩阵 张量 图像 压缩 方法 恢复 | ||
【主权项】：
1.一种基于最优测量矩阵的半张量图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括：对待压缩图像的原始矩阵进行稀疏变换，得到所述待压缩图像的第一稀疏表示矩阵；基于所述第一稀疏表示矩阵的行数、预设压缩比和预设系数，确定所述原始矩阵对应的初始测量矩阵的行数和列数；其中，所述初始测量矩阵的列数为：所述第一稀疏表示矩阵的行数与所述预设系数的比值；所述初始测量矩阵的行数为：所述初始测量矩阵的列数与所述预设压缩比的乘积，所述预设系数为：所述第一稀疏表示矩阵的行数的因数中，除最大因数和最小因数外的一个；基于预设的元素数值关系，生成m×n维矩阵，作为初始测量矩阵；其中，m为所确定的测量矩阵的行数，n为所确定的测量矩阵的列数；对所述初始测量矩阵进行优化，得到最优测量矩阵；基于所述最优测量矩阵与预设的半张量压缩感知模型，对所述第一稀疏表示矩阵进行压缩，得到压缩后的目标矩阵。
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