[發明專利]一種基于結構化觀測和方向指導的匹配追蹤重構方法

有效

• 申請號: 201710707264.4
• 申請日: 2017-08-17
• 公開（公告）號: CN107483058B
• 公開（公告）日: 2019-10-22
• 發明（設計）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）人: 西安電子科技大學
• 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任公司 61200
• 代理人: 徐文權

本發明公開了一種基于結構化觀測和方向指導的匹配追蹤重構方法，主要解決低采樣率下壓縮感知圖像重構不準確和低魯棒的問題，其實現過程為：根據圖像的素描圖，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構化觀測，對非光滑圖像塊類采用多測量向量觀測；重構時，采用基于素描表示和方向指導的OMP算法得到重構圖像，本發明與傳統觀測下的OMP方法相比，具有重構圖像質量高，魯棒性好的優點，可用于自然圖像的重構。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于結構化觀測和方向指導的匹配追蹤重構方法，可用于對自然圖像進行重構。

背景技術

近幾年，在信號處理領域出現了一種新的數據理論壓縮感知CS，該理論在數據采集的同時實現壓縮，突破了傳統奈奎采集斯特采樣定理的限制，為數據采集技術帶來了革命性的變化，使得該理論在壓縮成像系統、軍事密碼學、無線傳感等領域有著廣闊的應用前景。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等三個方面。

目前的CS重構算法主要有三大類，包括凸優化法、貪婪匹配追蹤算法和混合算法。凸優化法包括基追蹤BP法、內點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“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性最大的列向量，然后對相應的信號分量進行估計，再從原始測量中減去估計系數的貢獻，重復上述步驟得到重構的信號。

壓縮感知OMP重構方法，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，同時對應的OMP重構方法直接根據測量對圖像進行重構，也沒有對圖像塊的結構的判斷，二者都導致低采樣率下的重構缺乏準確性和魯棒性。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對上述現有技術中的不足，提供一種基于結構化觀測和方向指導的匹配追蹤重構方法，提高低采樣率下圖像重構的準確性、魯棒性。

本發明采用以下技術方案：

一種基于結構化觀測和方向指導的匹配追蹤重構方法，根據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構化觀測，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的OMP算法進行重構得到重構圖像。

優選的，包括以下步驟：

S1、數據發送方將原始圖像分為不重疊等大的圖像塊，并且根據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、采用基于方向指導的聚類方法對單方向圖像塊進行聚類，得到單方向圖像塊的聚類結果；

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

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

S5、根據圖像采樣率r，光滑圖像塊的數目n₁，非光滑圖像塊的數目n₂，光滑圖像塊類的數目C₁，非光滑圖像塊類的數目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