[發明專利]基于頻域方向濾波的圖像變換及其在稀疏分解中的應用

在審

• 申請號: 201911133580.0
• 申請日: 2019-11-18
• 公開（公告）號: CN111161128A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 田樹耀;張湃;范長德
• 申請（專利權）人: 田樹耀
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00
• 代理公司: 北京沁優知識產權代理事務所(普通合伙) 11684
• 代理人: 蔡巖巖

本發明公開了基于頻域方向濾波的圖像變換及其在稀疏分解中的應用，令二維離散小波變換對圖像進行多尺度分解，在每一個小波高頻子帶上利用定義在偽極向頻域坐標系中的角度濾波器實現多方向分解，并且由于每個方向濾波器對應的頻譜均滿足緊支撐性，因而方向濾波不會產生頻譜混疊現象，提高了方向濾波器組的方向選擇性；將該圖像變換作為冗余字典，利用快速迭代收縮算法實現對圖像的稀疏分解，在迭代過程中，除了一次梯度估計外，還計算了一個額外的點，加快收斂速度，并使得圖像具有更加稀疏的表達。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，具體為基于頻域方向濾波的圖像變換及其在稀疏分解中的應用。

背景技術

信號稀疏表示就是在給定的超完備字典中用盡可能少的原子來表示信號，以便更容易地獲取信號中所蘊含的信息，可進一步對信號進行加工處理，如壓縮、編碼等；

信號稀疏表示的兩大主要任務就是字典的生成和信號的稀疏分解，對于字典的選擇，一般有分析字典和學習字典兩大類；

常用的分析字典有小波字典、超完備DCT字典和曲波字典等；

稀疏分解算法主要有匹配追蹤算法(Matching Pursuit,MP)算法，正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)，OMP算法相較于MP算法，收斂速度更快。為了改進OMP算法，學者也提出了各種不同的其它算法，例如：壓縮采樣匹配追蹤(ConpressiveSampling Matching Pursuit,CoSaMP)算法、正則化正交匹配追蹤(RegularizedOrthogonal Matching Pursuit,ROMP)算法、分段式正交匹配追蹤(Stagewise OMP,StOMP)算法、子空間追蹤(Subspace Pursuit,SP)算法等等；

多尺度和多方向性是圖像處理的重要特性。二維小波變換基函數是各向同性的，不能稀疏的表示圖像特征。方向濾波器組(Directional Filter Bank, DFB)能夠實現對圖像的多方向信息的提取。然而由于其過多的級聯結構，使得頻譜泄露和混疊現象嚴重；

迭代收縮閾值算法是在信號或圖像處理中解決線性逆問題的一種常用方法，可以看做是傳統的梯度算法的一種擴展。該算法的優勢是簡潔性并且適合解決大規模問題，然而該算法的收斂速度較慢。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于頻域方向濾波的圖像變換及其在稀疏分解中的應用。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：基于頻域方向濾波的圖像變換及其在稀疏分解中的應用，包括將原始圖像進行多尺度分解的多尺度分析策略、用于構建稀疏字典的方向分析策略以及圖像處理策略，所述多尺度分析策略包括初始子步驟和循環子步驟，所述初始子步驟包括對原始圖像做二維離散小波變換進行多尺度分解以得到初始小波低頻子帶和相應的初始小波高頻子帶；所述循環子步驟包括依據迭代條件對上一級得到的初始小波低頻子帶做二維離散小波變換進行多尺度分解以得到次級小波低頻子帶和相應的次級小波高頻子帶，直至滿足迭代條件時停止循環；

所述方向分析策略包括構建偽極向頻域坐標系，并通過將定義在偽極向頻域坐標系的一級角度濾波器進行極角變化的多次平移得到若干方向濾波器以構造角度濾波器組；

所述圖像處理策略包括步驟S1和步驟S2，

所述步驟S1包括利用所述角度濾波器組實現對所述小波高頻子帶的方向分解以得到一級分解子帶；

所述步驟S2包括將所述一級分解子帶進行去冗余操作得到終級分解子帶。

優選的，所述去冗余操作包括快速迭代收縮算法，所述快速迭代收縮算法包括剪切操作、降采樣操作、升采樣操作和合成操作。