[发明专利]基于稀疏表示的图像压缩及重建方法

摘要

本发明提供一种基于稀疏表示的图像压缩及重建方法，采用四叉树思想对图像进行块划分，将低分辨率图像的平滑区域划分为大小为64*64和32*32的图像块，将包含细节信息的非平滑图像区域划分为大小为4*4的图像块，在保证字典训练的准确度的基础上，通过减少训练样本的数量，缩短了字典训练时间；在解码端对解码图像重建时，对于平滑的图像块直接利用双三次插值的方式重建，对于包含细节信息的图像特征块使用稀疏表示的方式重建，在保证图像重建主观质量的前提下，缩短了高分辨率图像重建时间；并且提高图像压缩比。

主权项

1.基于稀疏表示的图像压缩及重建方法，其特征在于：按如下步骤完成：S1、对原始待压缩高分辨率图像X下采样，得到下采样后的低分辨率图像Y_L；S2、对低分辨率图像Y_L上采样得到和X相同分辨率的Y_H，利用四叉树块划分方法对图像Y_H进行块划分，将图像Y_H划分成64*64，32*32和16*16的图像块，对于大小为16*16的图像块，进一步划分成大小为4*4的图像块并提取特征，得到低分辨率图像特征块F_L；S3、利用高‑低分辨率图像块的一一对应关系和Y_H的划分结果，对高分辨率图像X做相应的划分，得到块划分后的高分辨率图像块X_H；S4、利用K‑SVD分别训练高分辨率图像块X_H对应的字典D_H和低分辨率图像特征块F_L对应的字典D_L；S5、在编码端将低分辨率图像Y_L进行压缩，得到Y_L的压缩码流，与高分辨率字典D_H和低分辨率字典D_L打包传输到解码端；S6、在解码端先对码流解复用，得到低分辨图像Y_L的压缩码流以及高分辨率字典D_H和低分辨率字典D_L；S7、对Y_L的压缩码流进行解码得到低分辨率图像Y'_L，然后对Y'_L进行上采样得到和原始图像相同分辨率的图像Y'_H；S8、对图像Y'_H进行与S2相同的块划分，并对大小为4*4的图像块进行特征提取，得到相应的图像特征块F_L'；S9、块划分完成后，64*64和32*32划分的块，直接采用S7中上采样的结果作为重建块；对于图像特征块F'_L，利用稀疏表示方法及高分辨率字典D_H和低分辨率字典D_L进行超分辨率重建得到重建图像块X'_H；S10、将所有重建图像块拼接到对应位置，得到重建的高分辨图像X₀，然后利用迭代反投影技术对X₀进行全局优化，得到最终的重建图像X^*。