[发明专利]基于盲压缩感知的图像重构方法

权利要求书

1.一种基于盲压缩感知的图像重构方法，包括以下步骤：

（1）设输入图像矩阵为I、冗余矩阵为X，对输入图像I进行冗余变换,获得冗余矩阵X

（2）设观测矩阵为A，根据盲压缩感知模型得出对图像信号重构的模型为：

min||B-AX||F2=minP,S||B-APS||F2]]>

其中P、S分别为X的稀疏基、稀疏矩阵，||||_F表示求矩阵的F-范数，利用A对冗余矩阵X进行压缩观测，得到观测后的矩阵B＝A*X；

（3）设冗余矩阵X的初始化稀疏基为P、稀疏矩阵为S，利用OMP算法更新稀疏矩阵S，使其满足：

minS||B-DS||F2,s.t||si||0≤k]]>

其中s_i为S的第i列，且i取S的任意一列，k为s_i的稀疏度，D＝A*P,*为乘号，||||_F表示求矩阵的F-范数，||||₀表示求向量的零范数;

（4）利用奇异值分解方法更新稀疏基P，使其满足：

minP||B-APS||F2;]]>

（5）将更新后的稀疏基P1···Pi′···P2L]]>和更新后的稀疏矩阵S相乘，得到重构后的冗余矩阵X_r，即X_r＝P*S，其中P_i'为更新后的P的子块，i=1…2L；

（6）对重构后的冗余矩阵X_r进行冗余逆变换，求出重构后的图像矩阵I_r；

（7）采用图像的峰值信噪比PSNR作为评价指标对重构图像I_r进行评估，若重构图像的PSNR大于等于峰值信噪比阈值v，则输出重构图像I_r，若不满足返回（3）重复执行，该峰值信噪比阈值v根据不同图像和加入噪声值的不同设定。