[發明專利]一種基于多層離散小波變換系數的圖像壓縮及重構方法有效
| 申請號： | 201710205810.4 | 申請日： | 2017-03-31 |
| 公開（公告）號： | CN107071482B | 公開（公告）日： | 2019-12-10 |
| 發明（設計）人： | 張萌;羅文東;張倩茹;黃子祺;朱振宇 | 申請（專利權）人： | 東南大學 |
| 主分類號： | H04N19/625 | 分類號： | H04N19/625;H04N19/30 |
| 代理公司： | 32204 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) | 代理人： | 鄭晶 |
| 地址： | 214135 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 多層 離散 變換 系數 圖像 壓縮 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于多層離散小波變換系數的圖像壓縮及重構方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
（1）原始圖像經多層離散小波變換，保留最高層的低頻系數，對絕對值小于預設閾值的系數量化為零；
（2）構造稀疏向量；
（3）利用伯努利隨機矩陣作為測量矩陣與稀疏向量相乘得到降低維度后的稀疏向量，對數據進行壓縮；
（4）利用正交匹配追蹤算法對所述降低維度后的稀疏向量進行重構，得到測量前的稀疏向量，對所述測量前的稀疏向量重新組合后經離散小波逆變換，最后得到了重構的圖像；
其中，步驟（2）中所述構造稀疏向量的步驟包括：
1）保留圖像最高層低頻系數，對于高頻系數，利用Kalra稀疏矩陣構造算法或Qureshi稀疏矩陣構造算法構造稀疏矩陣的列向量；
2）將所構造的列向量分成N組，依次提取不同組相同位置的向量組成更長的新向量；
步驟（3）中，所述伯努利隨機矩陣需滿足約束等距性質。
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