[發明專利]一種基于壓縮感知的高魯棒性圖像自適應壓縮方法

有效

• 申請號: 201610129938.2
• 申請日: 2016-03-08
• 公開（公告）號: CN105654530B
• 公開（公告）日: 2018-07-31
• 發明（設計）人: 程恩;陳煒玲;袁飛;陳柯宇;朱逸
• 申請（專利權）人: 廈門大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;H04N19/90
• 代理公司: 廈門南強之路專利事務所(普通合伙) 35200
• 代理人: 馬應森

1.一種基于壓縮感知的高魯棒性圖像自適應壓縮方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟1，原始圖像預處理：

將分辨率為L×W原始圖像劃分為N＝(L×W)/m²個互不重疊，大小為m*m的圖像塊，其中m＝2ⁿ,n≥3，記為I₁,I₂,…,I_i,…I_N，這里L代表原始圖像的行數即長度，W代表原始圖像的列數即寬度，N代表所產生的圖像塊的個數，m代表所產生的每個正方形圖像塊的邊長，I_i代表第i個圖像塊，i代表圖像塊的索引，i∈{1,2,3,…,N}；

步驟2，初始化測量陣及權重因子：

定義初始測量陣U_L×W，為一個L行，W列，元素全為1的矩陣，初始化權重因子Weight(i)＝1，i即為圖像塊的索引，i∈{1,2,3,…,N}；

步驟3，計算每個圖像塊的顯著度并更新權重因子：

根據圖像的空域活動性計算圖像塊的顯著程度，并更新Weight(i)，計算每個小塊的空域活動性，記作IAM₀，根據空域活動性IAM₀，分配給每個小塊的權重因子如下：

0≤IAM₀＜3 Weight(i)＝0.1

3≤IAM₀＜5 Weight(i)＝0.3

5≤IAM₀＜7 Weight(i)＝0.5

7≤IAM₀＜10 Weight(i)＝0.6

10≤IAM₀＜12 Weight(i)＝0.7

12≤IAM₀ Weight(i)＝0.8

步驟4，判斷每個小塊是否含目標，并更新權重因子：

計算每個小塊的雙譜峰值，根據雙譜峰值確定每個小塊是否含目標，方法如下：

1)令x(1),x(2),…,x(N')是一組觀測數據，代表圖像塊I_i每個像素的像素值，N'為圖像塊I_i總的像素個數，即N'＝m²，并設f₀是采樣頻率，N₀是總的頻率采樣數，則Δf＝f₀/N₀是在雙譜區域沿水平和垂直方向上的頻率采樣間隔；

2)將所給數據分成K段，每段含M個觀測樣本，即N'＝K·M，并對每段數據y'⁽ⁱ⁾(n)減去該段的均值y⁽ⁱ⁾(n)＝y'⁽ⁱ⁾(n)-E[y'⁽ⁱ⁾(n)]；

3)計算DFT系數k＝0,…,M/2；i＝1,…,K，其中y⁽ⁱ⁾(n)是第i段數據減去該段均值后的值；

4)計算DFT系數的三重相關其中p₁、p₂為計算相關時的偏移量，0≤k₂≤k₁,k₁+k₂≤f₀/2；

5)所給數據的雙譜估計由K段雙譜估計的平均值給出，即其中

6)讀取每個圖像塊的雙譜峰值作為該圖像塊的雙譜特征參數t(i)＝max[B(f₁,f₂)]，i為如前所述的圖像塊索引，對t(i)按照從大到小排序，序列索引記為Idx(i)，雙譜峰值最大的四個圖像塊，含有目標的可能性最大，更新Weight(i)＝{1|Idx(i)≤4}，剩余圖像塊的權重因子保持不變；

步驟5，根據顯著因子設計測量陣：

將初始測量陣U_L×W分為N＝(L×W)/m²個互不重疊，大小為m*m的小塊，記為u_m×m⁽ⁱ⁾，其中m＝2ⁿ,n≥3，i為與圖像塊索引對應的測量陣小塊索引號，i∈{1,2,3,…,N}，u_m×m⁽ⁱ⁾為m行，m列，元素全為1的矩陣，定義一個m行，m列的隨機矩陣Ψ:Ψ中的元素符合均勻分布，idx代表Ψ中元素的索引，根據權重因子，則測量陣小塊的每個元素其中符號表示對符號內的矩陣的每個元素向下取整，idx代表u_m×m⁽ⁱ⁾中元素的索引，idx＝1,2,…m×m，將u_m×m⁽ⁱ⁾根據索引i組合成L×W的測量陣U_L×W；

步驟6，圖像測量與傳輸：

用測量陣U_L×W對圖像進行傳統的壓縮感知采樣，獲得測量值，并將測量值用多描述編碼進行信源編碼以及信道糾錯編碼，并送入信道傳輸；

步驟7，測量值修復：

根據糾錯編碼提示的錯誤位置結合信源信道譯碼，獲取測量值受損的位置索引，由于測量值之間具有一定的關聯性，對受損測量值利用其周邊的測量值進行內插修復，修復方法如下，取已受損測量值為中心的3×3的小窗，對小窗用表1所示算子進行內插；

表1

1	1	1
1	1/8	1
1	1	1

步驟8，圖像重建：

引入總變差范數，采用共軛梯度法，根據修復后的測量值矩陣進行圖像重建。