[發明專利]一種基于通用隱馬爾可夫樹模型的加權圖像壓縮感知方法

有效

• 申請號: 201310365694.4
• 申請日: 2013-08-21
• 公開（公告）號: CN103400356A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發明（設計）人: 徐平平;楊秀平;馬聰;褚宏云
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務所 32250
• 代理人: 王斌

1.一種基于通用隱馬爾可夫樹模型的加權圖像壓縮感知方法，其包括以下步驟：

步驟1、輸入圖像A,對其進行小波變換，得到A的小波系數矩陣X；

步驟2、通過高斯隨機矩陣對所述小波系數矩陣X進行測量，得到測量值矩陣Y；

步驟3、對測量矩陣Y按列進行分塊，每一塊是一個一維列向量，記第k列為Y_k，分別對每一列進行如下處理；

步驟4、設置迭代次數為i,通過求解P1問題對Y_k進行重建，得到重建初始值

步驟5、根據第i-1次迭代得到的解和uHMT模型參數Θ計算第i次更新的權值

步驟6、將更新的權值用于WP1問題，求解獲得第i次更新解

步驟7、當迭代次數達到給定的最大迭代次數時，迭代停止，得到第k列的重建稀疏值否則，重復步驟5和6，直至滿足迭代停止準則；

步驟8、k=k+1,重復步驟4至7，直至矩陣Y的所有列都得以重建。將所有列的重建稀疏值重組成稀疏值矩陣

步驟9、對稀疏值進行小波逆變換，得到圖像重建值。

2.如權利要求1所述基于通用隱馬爾可夫樹模型的加權圖像壓縮感知方法，

其中所述步驟4中的P1問題表示如下：

x~=argxmin||x||1subjecttoΦΨx=y]]>

其中，Φ是測量矩陣，Ψ是小波變換矩陣，y是測量值，argmin表示使得||x||₁最小的x的值，||x||₁表示x的1-范數，subject?to?表示x滿足這樣一個約束條件。