[發明專利]一種融合信源信道譯碼的圖像壓縮感知方法

有效

• 申請號: 201811069844.6
• 申請日: 2018-09-13
• 公開（公告）號: CN109194968B
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 梁煜;王浩;張為
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: H04N19/63
• 分類號: H04N19/63;H04N19/44;H04N19/132;G06T9/00
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明涉及一種融合信源信道譯碼的圖像壓縮感知方法，包括：稀疏變換；均勻化：將小波子帶按照稀疏度的大小順序按行排列成一個行數值固定的稀疏矩陣W₂，它每一列的N個數據表示一個待觀測的向量；采樣觀測；步驟4：信道編碼:將采樣得到的信號采用RS碼進行編碼；信道傳輸；譯碼重構：首先對接收到的碼字信息進行解調，然后經校驗子計算、關鍵方程求解和錢搜索和福尼算法模塊得到正確的碼字信息，最后再通過關鍵方程求解模塊和錢搜索福尼算法模塊得到重構列向量，并將重構的列向量轉化為系數矩陣A；逆均勻化；逆稀疏變換。

技術領域

本發明屬于圖像處理領域，主要涉及一種基于信道編譯碼理論的圖像壓縮感知方法。

背景技術

壓縮感知理論指出，對于具有稀疏特性的信號，以遠低于奈奎斯特采樣率的條件對信號進行觀測，仍可以利用有限的采樣樣本實現對信號的精確重建。由于自然圖像信號在像素域不具備稀疏特性，因此首先需要利用離散小波變換或離散余弦變換實現信號從像素域到頻域的轉換，得到由變換域系數組成的具有稀疏特性的特征信號，進而再對該特征信號進行壓縮感知采樣。由于采樣后的樣本個數遠低于變換域系數的個數以及原始圖像的像素點數，因此實現了對圖像信號的壓縮。

信道編譯碼理論與壓縮感知的相似性吸引了眾多學者對其進行研究，它也為解決壓縮感知面臨的實際應用問題提供了可能。2008年，F Parvaresh和B Hassibi證明了Complex Reed-Solomon(CRS)碼的譯碼算法可作為一種確定性壓縮感知恢復算法。根據該理論，RS(n,k,2t)碼的疊加上錯誤的接收向量r(r＝c+e，其中r為接收向量，c為碼字，e為錯誤向量)與2t×n維奇偶校驗矩陣相乘得到的2t個校驗子即為壓縮感知的采樣觀測值。在e向量稀疏度小于等于t的前提下，以任意一種有限域上的RS碼譯碼算法如BM算法、GS算法等對其進行重構即可恢復出錯誤向量e。傳統的圖像壓縮感知方法重構精度低，數據吞吐率低，為了順應大數據時代發展的潮流，滿足高速數據采集傳輸與海量圖像視頻數據存儲的需要，亟需提出一種新型的圖像壓縮感知方法。里德所羅門碼編譯碼技術相當成熟，現有技術可以達到Gbps量級的吞吐率，且應用里德所羅門碼相關譯碼算法實現壓縮感知重構的精度相當高，因此將里德所羅門碼應用于圖像壓縮感知顯得尤為重要。

發明內容

本發明的目的是提出一種基于里德所羅門編碼的融合信源信道譯碼的圖像壓縮感知方法，能夠大幅提高數據采集傳輸速率，減小海量圖像視頻數據存儲的壓力，提高重構圖像精度。技術方案如下：

一種融合信源信道譯碼的圖像壓縮感知方法，包括以下幾個步驟：

步驟1：稀疏變換

按照生成離散小波變換矩陣的方法產生一個大小為n×n的離散小波變換矩陣；

步驟2：均勻化

將小波子帶按照稀疏度的大小順序按行排列成一個行數值固定的稀疏矩陣W₂，它每一列的N個數據表示一個待觀測的向量；

步驟3：采樣觀測

采用RS碼的奇偶校驗矩陣H對系數矩陣W₂進行觀測，其中H是一個2k×N的矩陣，2kN。

步驟4：信道編碼

將采樣得到的信號采用RS(n,k)碼進行編碼，一般可采用RS(255，239)或者RS(255，223)的碼；

步驟5：信道傳輸

經過編碼調制的信號進入信道進行傳輸。

步驟6：譯碼重構

首先對接收到的碼字信息進行解調，然后經校驗子計算、關鍵方程求解和錢搜索和福尼算法模塊得到正確的碼字信息，最后再通過關鍵方程求解模塊和錢搜索福尼算法模塊得到重構列向量，并將重構的列向量轉化為系數矩陣A。