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[發(fā)明專利]一種基于結(jié)構(gòu)化觀測和方向指導(dǎo)的匹配追蹤重構(gòu)方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710707264.4 申請日: 2017-08-17
公開(公告)號: CN107483058B 公開(公告)日: 2019-10-22
發(fā)明(設(shè)計)人: 劉芳;李婉;李婷婷;古晶;郝紅俠;焦李成;馬文萍;陳璞花 申請(專利權(quán))人: 西安電子科技大學(xué)
主分類號: H03M7/30 分類號: H03M7/30;G06K9/46;G06K9/62
代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200 代理人: 徐文權(quán)
地址: 710065 陜*** 國省代碼: 陜西;61
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 結(jié)構(gòu) 觀測 方向 指導(dǎo) 匹配 追蹤 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)化觀測和方向指導(dǎo)的匹配追蹤重構(gòu)方法,主要解決低采樣率下壓縮感知圖像重構(gòu)不準(zhǔn)確和低魯棒的問題,其實現(xiàn)過程為:根據(jù)圖像的素描圖,定義了可素描塊和不可素描塊;對于可素描塊采用基于素描方向指導(dǎo)的聚類,不可素描塊采用灰度聚類;觀測時,對不可素描塊中的光滑圖像塊類采用基于素描表示的結(jié)構(gòu)化觀測,對非光滑圖像塊類采用多測量向量觀測;重構(gòu)時,采用基于素描表示和方向指導(dǎo)的OMP算法得到重構(gòu)圖像,本發(fā)明與傳統(tǒng)觀測下的OMP方法相比,具有重構(gòu)圖像質(zhì)量高,魯棒性好的優(yōu)點,可用于自然圖像的重構(gòu)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于結(jié)構(gòu)化觀測和方向指導(dǎo)的匹配追蹤重構(gòu)方法,可用于對自然圖像進(jìn)行重構(gòu)。

背景技術(shù)

近幾年,在信號處理領(lǐng)域出現(xiàn)了一種新的數(shù)據(jù)理論壓縮感知CS,該理論在數(shù)據(jù)采集的同時實現(xiàn)壓縮,突破了傳統(tǒng)奈奎采集斯特采樣定理的限制,為數(shù)據(jù)采集技術(shù)帶來了革命性的變化,使得該理論在壓縮成像系統(tǒng)、軍事密碼學(xué)、無線傳感等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。壓縮感知理論主要包括信號的稀疏表示、信號的觀測和信號的重構(gòu)等三個方面。

目前的CS重構(gòu)算法主要有三大類,包括凸優(yōu)化法、貪婪匹配追蹤算法和混合算法。凸優(yōu)化法包括基追蹤BP法、內(nèi)點IP法、梯度投影GPSR法和迭代閾值算法等。貪婪算法主要包括匹配追蹤MP系列算法、正交匹配追蹤系列算法OMP、正則化約束算法ROMP、壓縮采樣匹配追蹤CoSaMP和子空間匹配基追蹤算法SP等。其中OMP算法由Tropp等人在文獻(xiàn)“SignalRecovery From Random Measurements Via Orthogonal Matching Pursuit”中提出。該算法首先尋找觀測矩陣中與觀測相關(guān)性最大的列向量,然后對相應(yīng)的信號分量進(jìn)行估計,再從原始測量中減去估計系數(shù)的貢獻(xiàn),重復(fù)上述步驟得到重構(gòu)的信號。

壓縮感知OMP重構(gòu)方法,是在隨機高斯觀測下提出的。高斯觀測是一種隨機的觀測方式,對所有圖像塊平等對待,沒有抓住圖像塊固有的先驗特征,同時對應(yīng)的OMP重構(gòu)方法直接根據(jù)測量對圖像進(jìn)行重構(gòu),也沒有對圖像塊的結(jié)構(gòu)的判斷,二者都導(dǎo)致低采樣率下的重構(gòu)缺乏準(zhǔn)確性和魯棒性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足,提供一種基于結(jié)構(gòu)化觀測和方向指導(dǎo)的匹配追蹤重構(gòu)方法,提高低采樣率下圖像重構(gòu)的準(zhǔn)確性、魯棒性。

本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:

一種基于結(jié)構(gòu)化觀測和方向指導(dǎo)的匹配追蹤重構(gòu)方法,根據(jù)圖像的素描圖定義可素描塊和不可素描塊;對于可素描塊采用基于素描方向指導(dǎo)的聚類,不可素描塊采用灰度聚類;觀測時,對不可素描塊中的光滑圖像塊類采用基于素描表示的結(jié)構(gòu)化觀測,對非光滑圖像塊類采用多測量向量觀測;采用基于素描表示和方向指導(dǎo)的OMP算法進(jìn)行重構(gòu)得到重構(gòu)圖像。

優(yōu)選的,包括以下步驟:

S1、數(shù)據(jù)發(fā)送方將原始圖像分為不重疊等大的圖像塊,并且根據(jù)圖像的素描特性將圖像塊分為單方向圖像塊、多方向圖像塊、紋理圖像塊和光滑圖像塊四種類型;

S2、采用基于方向指導(dǎo)的聚類方法對單方向圖像塊進(jìn)行聚類,得到單方向圖像塊的聚類結(jié)果;

S3、采用基于方向分布特征的聚類方法對多方向圖像塊進(jìn)行聚類,得到多方向圖像塊的聚類結(jié)果;

S4、采用聚集灰度特征對紋理圖像塊和光滑圖像塊進(jìn)行聚類,得到紋理圖像塊和光滑圖像塊的聚類結(jié)果;

S5、根據(jù)圖像采樣率r,光滑圖像塊的數(shù)目n1,非光滑圖像塊的數(shù)目n2,光滑圖像塊類的數(shù)目C1,非光滑圖像塊類的數(shù)目C2,計算得到光滑圖像塊的采樣率非光滑圖像塊的采樣率為

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