图像自适应分块的压缩感知采样算法

发布时间：2017-06-30 16:12

  本文关键词：图像自适应分块的压缩感知采样算法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的在图像压缩感知过程中,不管是整体采样还是固定分块采样,都不能充分利用图像的稀疏性,存在采样率与图像重构质量的矛盾。提出了一种基于图像纹理变化的自适应分块感知采样算法ABCS(adaptive block compressed sensing),再结合JPEG量化思想,在不降低图像重构质量的前提下降低采样率,更大地提高压缩比。方法首先进行图像预分块,计算分析各块纹理复杂度,当图像块纹理复杂度低于相应阈值,选择最佳采样率对各块观测采样,当图像块纹理复杂度高于相应阈值,需再分块,重复上述步骤,达到最小16×16块时停止分块。当最小块的纹理复杂度高于最大阈值采用JPEG量化编码,其他块选择匹配的采样率,以压缩感知方式压缩。结果 ABCS算法与典型的压缩感知重构算法结合并与其原始算法比较,在相近采样率条件下,图像重构质量提高明显,尤其在低采样率下性能更佳,如20%采样率下重构图像PSNR值达到30 d B左右。结论提出的自适应的分块采样充分利用图像的稀疏分布,提高压缩感知的效率;高复杂纹理块采用JPEG编码处理,避免了重构质量差的缺点,同时减少了重构时间。
【作者单位】： 重庆通信学院;
【关键词】： 图像压缩 压缩感知 采样率 稀疏表示
【基金】：国家自然科学基金项目(61272043) 重庆市重点基金项目(cstc2013jjB40009)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言当今对图像信号进行采集和压缩普遍采用抽样定理为准则的处理方法,需对图像信号高速采样后再压缩编码。这些方法往往导致采集数据的泛滥和传感器的浪费。近年来,压缩感知(CS)作为一种全新的采样方法[1]受到国内外众多学者的广泛关注,被应用于光学/遥感成像[2]、医疗成像[

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