[发明专利]一种基于全向全变分的全向图像稀疏重构方法

权利要求书

1.一种基于全向全变分的全向图像稀疏重构方法，其特征在于，该方法为：

1）将全向图像I中的像素点m经折反射全向成像系统镜面上的点P_m反投影到柱面全景图像中，得到反投影点P_c；根据透视图像梯度计算方法，确定反投影点P_c水平和垂直方向的相邻像素点P_c1、P_c2，通过正向投影，得到像素点P_c1、P_c2对应的全向图像的像素点P_I1、P_I2，设像素点m的坐标为(i,j)，反投影点P_c的坐标为(u,v)，P_c1、P_c2的坐标分别为(u+1,v)、(u,v+1)、P_I1、P_I2的坐标分别为(i+u₁,j+v₁)、(i+u₂,j+v₂)；

2）利用下式计算出像素点m处的全向梯度幅值

||▿(i,j)||=(I(i+u1,j+v1)-I(i,j))2+(I(i+u2,j+v2)-I(i,j))2;]]>

其中，I(i+u₁,j+v₁)、I(i+u₂,j+v₂)、m(i,j)分别为像素点P_I1、P_I2、m的像素值；

3）将所述全向图像I中的所有像素点的全向梯度幅值相加，得到所述全向图像I的全向全变分Omni_TV(I)；

4）对于任一需重构的全向图像x，利用上述步骤1）～步骤3）的方法计算全向图像x的全向全变分Omni_TV(x)，将Omni_TV(x)作为正则化约束条件，得到重构的全向图像的表达式：

其中，||||₁表示1范数；表示2范数；y为需重构的全向图像x通过压缩感知方法得到的测量值；Φ为压缩感知方法中全向图像x的测量矩阵；为需重构的全向图像x的所有像素值按照字典顺序排列成的列向量；λ为正则化参数；

5）求解上述全向图像的表达式，得到需重构的全向图像x的重构图像

2.根据权利要求1所述的基于全向全变分的全向图像稀疏重构方法，其特征在于，采用NESTA算法或TVAL3算法求解上述全向图像的表达式。