[發明專利]基于視覺感知的自適應塊壓縮傳感圖像編碼方法

有效

• 申請號: 201110307197.X
• 申請日: 2011-10-08
• 公開（公告）號: CN103037212A
• 公開（公告）日: 2013-04-10
• 發明（設計）人: 李志宏;王安紅;張雪;劉磊
• 申請（專利權）人: 太原科技大學
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26
• 代理公司: 太原市科瑞達專利代理有限公司 14101
• 代理人: 王思俊

1.一種基于視覺感知的自適應塊壓縮傳感圖像編碼方法，是將視覺特性應用在壓縮傳感(CS)中，利用CS重構在某種變換域下的特性，在解碼端直接對每次重構的變換域系數進行視覺分析，并通過反饋信道逐級地將分析結果傳送到編碼端來指導觀測率分配，其特征在于具體包括下列步驟：

I.塊壓縮傳感(BCS)，具體包括下列步驟：

1.BCS編碼：

(1).讀入一副N×N大小圖像x，將其分成多個W×W大小不重疊的圖像塊；

(2).生成一個W²×W²大小的正交高斯隨機矩陣作為種子觀測陣Φ；

(3).對每一個圖像塊x_i利用公式(1)進行CS觀測：

y_i＝Φ_W.x_i，????????(1)

其中，Φ_W是第i個圖像塊的觀測矩陣，其大小為m×W²，由種子觀測陣Φ的前m行組成，MR為預設的觀測率；y_i是對應x_i的觀測值，所有y_i組成整幅圖像x的觀測值集合y；

(4).將觀測值集合y以及觀測率MR發送到解碼端；

2.BCS解碼，具體步驟如下：

(1).在解碼端，預先存儲一個與編碼端相同的種子觀測陣Φ，通過編碼端發送過來的觀測率MR抽取Φ的前m行，得到觀測矩陣Φ_W；

(2).由公式(2)得到整幅圖像的初始解：

x(0)=Φ0Ty,---(2)]]>

其中，Φ₀是由Φ_W組成的塊對角矩陣，是Φ₀的轉置矩陣，y是由編碼端發送過來的觀測值集合；

(3).對x^(j)(j代表迭代次數，第一次迭代時為x⁽⁰⁾)進行維納濾波，以消除圖像的塊效應；

(4).對于濾波后的圖像中每一個塊通過PL算法進行更新，如公式(3)所示：

x^i(j)=xi(j)+ΦWT(yi-ΦWxi(j));---(3)]]>

(5).利用公式(4)對每個塊進行DCT變換，得到的稀疏表示，

θi(j)=ψx^i(j),---(4)]]>

其中，θ_i^(j)為在DCT基下的系數，Ψ為DCT變換基；

(6).對每個θ_i^(j)利用公式(5)進行雙變量收縮閾值處理，得到更加稀疏的系數：

θ^i(j)=((θi(j))2+(θi(j-1))2-λ3σ(j)σξ)+(θi(j))2+(θi(j-1))2·θi(j),---(5)]]>

其中，若g≤0，則(g)+＝0，若g＞0，則(g)+＝g；λ是一個收斂控制常數；是θ_i^(j)的中位數估計值；是θ_i^(j)的邊緣方差；

(7).利用公式(6)對進行DCT變換，得到的稀疏表示，

θ(j)=ψx^(j),---(6)]]>

其中，θ^(j)為在DCT基下的系數，Ψ為DCT變換基；

(8).對θ^(j)利用公式(7)進行雙變量收縮閾值處理，得到更加稀疏的系數：

θ^(j)=((θ(j))2+(θ(j-1))2-λ3σ(j)σξ)+(θ(j))2+(θ(j-1))2·θ(j),---(7)]]>

其中，若g≤0，則(g)+＝0，若g＞0，則(g)+＝g；λ是一個收斂控制常數；是θ^(j)的中位數估計值；是θ^(j)的邊緣方差；

(9).利用公式(8)對進行反變換(IDCT)，得到本次迭代的近似解：

x‾(j)=ψ-1θ^(j);---(8)]]>

(10).對于中的每一個塊利用公式(9)進行更新：

xi(j+1)=x‾i(j)+ΦWT(yi-ΦWx‾i(j));---(9)]]>

(11).重復進行步驟(3)-(10)，直到得到的解滿足終止條件(如公式(10)所示)，停止迭代，得到初始階段的所有塊的最優DCT系數并恢復圖像R₀：

|D^(j+1)-D^(j)|＜10^-4，??????(10)

其中，D(j)=1N||x(j)-x^(j-1)||2.]]>

II.視覺特性分析，具體包括下列步驟：

(1).將每個重構的W×W大小的DCT系數塊分成四個部分：直流(DC)、低頻(LF)、中頻(MF)和高頻(HF)，并分別標記四個部分的系數絕對值之和為DC、L、M和H；

(2)根據下列五種情況將DCT系數塊分成平滑塊、邊沿塊和紋理塊。

情況A：若M+H≤μ₁，那么這個塊是平滑的，被劃分為平滑塊；否則進入情況B的判斷，其中μ₁＝125；

情況B：若M+H＞μ₂不成立，那么進入情況C1的判斷；否則進入情況C2的判斷。其中μ₂＝900；

情況C1：若滿足下列條件之一：①L/M≥α₁且(L+M)/H≥β₁；②L/M≥β₁且(L+M)/H≥α₁；③(L+M)/H≥γ.那么被劃分為邊沿塊；否則進入情況D的判斷。其中α₁＝2.3，β₁＝1.6，γ＝4；

情況C2：若滿足下列條件之一：①L/M≥α₂且(L+M)/H≥β₂；②L/M≥β₂且(L+M)/H≥α₂；③(L+M)/H≥γ.那么被劃分為邊沿塊；否則被劃分為紋理塊。其中α₂＝1.4，β₂＝1.1，γ＝4；

情況D：若M+H＞κ，那么被劃分為紋理塊，否則這個塊是平滑的，被劃分為平滑塊。其中κ＝290。

此外，進一步劃分邊沿塊：若L+M≤400，則該塊判為邊沿1，否則被判為邊沿2；

(3).將塊分類結果送入反饋信道。

III.視覺感知指導的自適應塊壓縮傳感(ABCS)，具體包括下列步驟：

1.ABCS編碼：

(1).根據每個階段反饋信道發送來的塊分類結果，對不同類型的塊使用不同的觀測率進行自適應觀測，如公式(11)所示：

y_ni＝Φ_Wnix_i，???????????(11)

其中，Φ_Wni是第n個階段中第i個塊x_i的觀測矩陣，由抽取種子觀測陣Φ中的行所得，相應的觀測率為MR_ni；對于平滑塊，MR_ni取較大的值；對紋理塊，MR_ni取較小的值；而對邊沿塊，MR_ni則取中間值，其中邊沿1的MR_ni值略大于邊沿2的；

(2).將自適應觀測值y_ni與相應的觀測率MR_ni發送到解碼端；

2.ABCS解碼，具體步驟如下：

(1).在解碼端，將當前接收到的每一個塊的所有觀測值(即：包含存儲器中之前階段發送過來的塊觀測值)組合起來，如公式(12)：

Yni=yni···y1iyi,---(12)]]>

其中，Y_ni表示第i個圖像塊在n個階段中的所有觀測值，將所有Y_ni組成整幅圖像的觀測值集合Y_n。同時，利用編碼端發送來的觀測率MR_ni得到相應的觀測矩陣Φ_Wni(Φ_Wni的抽取方法跟公式(9)中相同)，并將其組合起來，得到對應于Y_ni的觀測陣Φ_ni，如公式(13)所示：

Φni=ΦWni···ΦW1iΦW;---(13)]]>

(2).將上一階段恢復的圖像R_n-1作為當前階段迭代的初始解，以加快重構的速度；

(3).對x^(j)(j代表迭代次數，第一次迭代時x^(j)＝R₀)進行維納濾波，以消除圖像的塊效應；

(4).對于濾波后的x^(j)中的每一個塊通過PL算法進行更新精確，如公式(14)所示：

x^i(j)=xi(j)+ΦniT(Yni-Φnixi(j));---(14)]]>

(5).利用公式(4)對每個塊進行DCT變換，得到的稀疏表示θ_i^(j)；

(6).利用公式(5)對每個θ_i^(j)進行雙變量收縮閾值處理，得到更加稀疏的系數

(7).利用公式(6)對進行DCT變換，得到的稀疏表示θ^(j)；

(8).利用公式(7)對θ^(j)進行雙變量收縮閾值處理，得到更加稀疏的系數

(9).通過公式(8)對進行反變換(IDCT)，得到本次迭代的近似解

(10).對于中的每一個塊通過公式(15)進行更新：

xi(j+1)=x‾i(j)+ΦniT(Yni-Φnix‾i(j));---(15)]]>

(11).重復進行步驟(3)-(10)，直到得到的解滿足終止條件(如公式(10)所示)，停止迭代，得到本階段的所有塊的最優DCT系數并恢復圖像R_n；

(12).根據解碼端對恢復圖像質量的要求，決定是否重復進行視覺特性分析和視覺感知指導的自適應塊壓縮傳感(ABCS)，得到質量漸進提高的恢復圖像。