本文關鍵詞：圖像自適應分塊的壓縮感知采樣算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的在圖像壓縮感知過程中,不管是整體采樣還是固定分塊采樣,都不能充分利用圖像的稀疏性,存在采樣率與圖像重構質量的矛盾。提出了一種基于圖像紋理變化的自適應分塊感知采樣算法ABCS(adaptive block compressed sensing),再結合JPEG量化思想,在不降低圖像重構質量的前提下降低采樣率,更大地提高壓縮比。方法首先進行圖像預分塊,計算分析各塊紋理復雜度,當圖像塊紋理復雜度低于相應閾值,選擇最佳采樣率對各塊觀測采樣,當圖像塊紋理復雜度高于相應閾值,需再分塊,重復上述步驟,達到最小16×16塊時停止分塊。當最小塊的紋理復雜度高于最大閾值采用JPEG量化編碼,其他塊選擇匹配的采樣率,以壓縮感知方式壓縮。結果 ABCS算法與典型的壓縮感知重構算法結合并與其原始算法比較,在相近采樣率條件下,圖像重構質量提高明顯,尤其在低采樣率下性能更佳,如20%采樣率下重構圖像PSNR值達到30 d B左右。結論提出的自適應的分塊采樣充分利用圖像的稀疏分布,提高壓縮感知的效率;高復雜紋理塊采用JPEG編碼處理,避免了重構質量差的缺點,同時減少了重構時間。
【作者單位】： 重慶通信學院;
【關鍵詞】： 圖像壓縮 壓縮感知 采樣率 稀疏表示
【基金】：國家自然科學基金項目(61272043) 重慶市重點基金項目(cstc2013jjB40009)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言當今對圖像信號進行采集和壓縮普遍采用抽樣定理為準則的處理方法,需對圖像信號高速采樣后再壓縮編碼。這些方法往往導致采集數(shù)據(jù)的泛濫和傳感器的浪費。近年來,壓縮感知(CS)作為一種全新的采樣方法[1]受到國內外眾多學者的廣泛關注,被應用于光學/遙感成像[2]、醫(yī)療成像[

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本文編號：502559