[發(fā)明專利]一種基于壓縮感知的圖像處理方法及裝置

在審

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• 申請日: 2017-06-05
• 公開（公告）號: CN107330946A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫娜;劉繼文;肖東亮;儲汪兵
• 申請（專利權(quán)）人: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00
• 代理公司: 北京路浩知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩

1.一種基于壓縮感知的圖像處理方法，其特征在于，包括：

S1，對接收到的二維圖像的信號進(jìn)行小波變換和高斯測量矩陣處理，獲得所述二維圖像的所有列的測量向量和感知矩陣Θ；

S2，基于所述二維圖像的每一列的測量向量y和感知矩陣Θ，利用稀疏度自適應(yīng)壓縮采樣匹配追蹤算法對原始信號進(jìn)行重構(gòu)，其中原子選擇進(jìn)行正則化處理，迭代過程進(jìn)行變步長處理，獲得所述原始信號的稀疏逼近信號

S3，基于所述二維圖像的所有列的稀疏逼近信號，重構(gòu)原始二維圖像。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，S1中所述感知矩陣Θ通過下式獲?。?/p>

其中，為高斯測量矩陣，ψ為小波變換系數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2進(jìn)一步包括：

S2.1，設(shè)置初始步長S，令初始余量為所述測量向量y，滿足r＝y(tǒng)，通過下式計(jì)算相關(guān)系數(shù)u，并選取大于最大相關(guān)系數(shù)u_max一半的原子索引更新支撐集，

u＝{u_j|u_j＝|<r,Θ_j>|,j＝1,2,...,N}，

其中，u_j為余量與原子Θ_j的內(nèi)積，Θ_j為所述感知矩陣Θ的第j列，也稱原子；

S2.2，當(dāng)殘差r_k滿足第一迭代停止條件且不滿足第二迭代停止條件時，改變步長并更新支撐集，進(jìn)行下一次迭代，其中符號表示向上取整。

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述S2.1之前還包括：初始化所述稀疏度自適應(yīng)壓縮采樣匹配追蹤算法的參數(shù)，包括：

迭代次數(shù)t＝1，初始階段數(shù)k＝1，索引集支撐集大小L＝S，

5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述S2.1之后還包括：合并索引集Λ＝Λ∪F，并通過下式更新殘差r_k：

rk=y-ΘΛs^]]>

其中，y為所述二維圖像信號的列向量，為稀疏系數(shù)向量，且s為當(dāng)前步長。

6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，S2.2所述第一迭代停止條件為：殘差能量||r_k||₂≤ε₁；

所述第二迭代停止條件為：殘差能量||r_k||₂≤ε₂；

其中，ε₁與ε₂均為正數(shù)，且ε₂＜ε₁。

7.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述S2.2還包括：

當(dāng)殘差r_k不滿足第一迭代停止條件時，若滿足||r_k||₂≥||r_k-1||₂，則更新支撐集大小L＝L+S、迭代次數(shù)t＝t+1和階段數(shù)k＝k+1，進(jìn)行下一次迭代；

若不滿足||r_k||₂≥||r_k-1||₂，則更新索引集Λ、余量r＝r_k和迭代次數(shù)t＝t+1，進(jìn)行下一次迭代。

8.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述S2.2還包括：

當(dāng)殘差r_k滿足第一迭代停止條件且滿足第二迭代停止條件時，停止迭代，獲得所述測量向量y的稀疏逼近信號

9.一種基于壓縮感知的圖像處理裝置，其特征在于，包括：

初始處理模塊，用于對接收到的二維圖像的信號進(jìn)行小波變換和高斯測量矩陣處理，獲得所述二維圖像的所有列的測量向量和感知矩陣Θ；

信號重構(gòu)模塊，用于基于所述二維圖像的每一列的測量向量y和感知矩陣Θ，利用稀疏度自適應(yīng)壓縮采樣匹配追蹤算法對原始信號進(jìn)行重構(gòu)，其中原子選擇進(jìn)行正則化處理，迭代過程進(jìn)行變步長處理，獲得所述原始信號的稀疏逼近信號

圖像恢復(fù)模塊，用于基于所述二維圖像的所有列的稀疏逼近信號，重構(gòu)原始二維圖像。