[發明專利]基于最大類間方差的分塊壓縮感知的圖像壓縮方法

有效

• 申請號: 202010710462.8
• 申請日: 2020-07-22
• 公開（公告）號: CN111986280B
• 公開（公告）日: 2021-06-01
• 發明（設計）人: 石文婷;羅海宇;黃德耕;黃夢凡;王長海;覃超生;陳少鋒;陳成偉;楊凱;陸海鵬
• 申請（專利權）人: 廣西交通設計集團有限公司
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/168;G06T7/194
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 石艷紅

1.一種基于最大類間方差的分塊壓縮感知的圖像壓縮方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1、圖像分塊：采用列間像素與行間像素的灰度均方差值為對比標準，將交通收費站點原始圖像進行圖像分塊，形成若干個圖像子塊；

其中，圖像分塊的方法，具體包括如下步驟：

步驟11、圖像預分塊：將交通收費站點原始圖像，預等分為N個B*B大小的不重疊區域塊；交通收費站點原始圖像稱為父塊，預分后的不重疊區域塊稱為預分子塊；

步驟12、圖像二次分塊：先計算父塊中列間像素與行間像素的灰度均方差值σ2，再對預等分的每個預分子塊分別計算列間像素與行間像素的灰度均方差值σ1，將σ1與σ2進行比較；若其中任一個預分子塊A中，σ1＞σ2，則將預分子塊A進行二次分塊，使B減小；此時，二次分塊前的預分子塊A形成為父子塊；預分子塊A二次分塊后，形成為若干個子塊B；若σ1≤σ2，圖像分塊結束；

步驟13，圖像循環細分塊：先對每個子塊B分別計算列間像素與行間像素的灰度均方差值σ1；再計算父子塊的列間像素與行間像素的灰度均方差值σ2；若σ1＞σ2，則將步驟12中B進一步調小，重復步驟12至步驟13，直至σ1≤σ2；

步驟2、圖像子塊分區：采用最大類間方差OSTU算法，對每個圖像子塊均計算最佳像素灰度分割閾值K；然后根據最佳像素灰度分割閾值K，并結合sobel算法，將每個圖像子塊均分為前景重點區域、背景區域和過渡區域；其中，每個圖像子塊尺寸均為長M和寬N，每個圖像子塊像素點的總和像素灰度值為I_size＝M*N；

步驟3、確定最佳采樣率：通過控制變量法與最小二乘法，先計算前景重點區域、背景區域和過渡區域的最佳采樣率與基礎采樣率的關系，再利用圖像處理算法選定基礎采樣率，從而得出各區域的最佳采樣率；

步驟3中，最佳采樣率的確定方法，包括如下步驟：

步驟31、設定基礎觀測子塊：設定一個大小為b×b的基礎觀測子塊，其中，b為整數且所述基礎觀測子塊的基礎采樣率設為r，根據壓縮感知觀測矩陣相關算法，可得出基礎觀測子塊的觀測量為r*b*b；

步驟32、設定圖像子塊的采樣參數：每個圖像子塊的前景區域、過渡區域和背景區域的面積分別為U、V、W，則U+V+W＝I_size；假設前景區域、過渡區域和背景區域的最佳采樣率分別設為r₁，r₂，r₃，且r₁＞r₂＞r₃，則r*(U+V+W)＝r₁*U+r₂*V+r₃*W；假設前景區域子塊個數為k₁₁，過渡區域子塊個數為k₁₂，背景區域子塊個數是k₁₃，則采樣圖像子塊的個數k＝k₁₁+k₁₂+k₁₃；

步驟33，確定最佳采樣率與基礎采樣率的比例關系：通過控制變量法與最小二乘法，計算前景重點區域、背景區域和過渡區域的最佳采樣率與基礎采樣率的比例關系，具體關系如下：

r₂＝r

且滿足(r₁+r₃)最小；

步驟34、計算基礎采樣率：通過基本奈奎斯特采樣定律得出基礎采樣率r；

步驟35、將步驟34計算的基礎采樣率r代入步驟33確定的比例關系式中，進而求解得到前景區域、過渡區域和背景區域的最佳采樣率r₁，r₂，r₃；

步驟4、圖像重構：對每個圖像子塊中的三個區域分別采用對應的最佳采樣率進行采樣，使用壓縮感知理論對圖像進行重構，以達到圖像壓縮的效果。