[發明專利]圖像分塊壓縮感知的全局重構優化模型構造方法

無效

• 申請號: 201310324508.2
• 申請日: 2013-07-30
• 公開（公告）號: CN103440675A
• 公開（公告）日: 2013-12-11
• 發明（設計）人: 武明虎;李然;周尚麗;常雨芳;趙楠;劉敏;曾春燕;朱莉
• 申請（專利權）人: 湖北工業大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T9/00
• 代理公司: 武漢帥丞知識產權代理有限公司 42220
• 代理人: 朱必武

1.一種圖像分塊壓縮感知的全局重構優化模型構造方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

(1)?把一幅圖像x分為n個B×B的小塊x_i，其中x和x_i均已按光柵掃描方式拉為列向量；

(2)?生成尺寸為M_B×B²的獨立同分布高斯隨機矩陣Φ_B；

(3)?對每塊x_i作非相干測量得觀測值向量y_i=Φ_B·x_i；

(4)?將觀測值向量y_i和生成高斯隨機矩陣的種子Seed發送至重構端；

(5)?將接收到的各塊觀測值向量y_i按列堆積為y=[y₁;?y₂;?...;?y_n]；

(6)?利用種子Seed重新構造出高斯隨機矩陣Φ_B，并生成塊測量矩陣集合Φ=diag(Φ_B,?Φ_B,...,?Φ_B)，然后將其與排序算子P(·)結合得到全局重構測量算子Θ(·)，其輸入為圖像x，對應輸出為y；

(7)?建立全局優化重構模型，并采用相應的壓縮感知重構算法復原圖像。

2.根據權利要求1所述的圖像分塊壓縮感知的全局重構優化模型構造方法，其特征在于，所述圖像全局重構模型的步驟(6)中，排序算子P(·)將輸入圖像x排序為所有圖像塊x_i（i=1,...,n）的列堆積排列x_p=[x₁;x₂;,...,x_n]；由高斯隨機矩陣Φ_B按對角線順序排列而成的塊測量矩陣集合Φ，與x_p相乘可得y，即原始圖像x與塊觀測值向量堆積y之間的關系為y=ΦP(x)=Θ(x)。

3.根據權利要求2所述的圖像分塊壓縮感知的全局重構優化模型構造方法，其特征在于，所述原始圖像x與塊觀測值向量堆積y之間的關系可知，全局優化重構模型能夠一次整幅重構出原始圖像，而并非獨立地重構各塊再合并為整幅圖像，全局重構模型為：

其中λ為正則化因子，Pior(·)為先驗知識的泛函表示。