[发明专利]一种傅立叶域图像显著性信息的变密度压缩采样方法

权利要求书

1.一种傅立叶域图像显著性信息的变密度压缩采样方法，其特征在于，根据图像显著图傅立叶变换后的振幅谱将图像频率平面划分为显著性区域和非显著性区域，分别构造显著性掩码矩阵和非显著性掩码矩阵，然后在显著性区域实施稠密星型采样，在非显著性区域实施稀疏星型采样；具体步骤为：

步骤1：计算原始图像的傅立叶变换，获得二维傅立叶变换系数；

步骤2：计算傅立叶显著图的振幅谱；

步骤3：对傅立叶显著图的振幅谱进行阈值处理，构造图像傅立叶频率坐标平面的显著性掩码矩阵和非显著性掩码矩阵；

步骤4：构造显著性区域稠密采样矩阵和非显著性区域的稀疏采样矩阵；

步骤5：计算获得变密度压缩采样矩阵；

步骤6：利用变密度压缩采样矩阵重建原始图像。

2.如权利要求1所述傅立叶域图像显著性信息的变密度压缩采样方法，其特征在于，步骤1中二维傅立叶变换系数的计算方式如式(1)所示，

FFT(I(m,n))＝F₁(u,v)+iF₂(u,v)(1)

式(1)中，(m,n)为原始图像I(m,n)的空间域坐标，1≤m≤W，1≤n≤H，FFT(·)表示二维快速傅立叶变换，F₁(u,v)为傅立叶变换系数的实部，F₂(u,v)为傅立叶变换系数的虚部，符号i表示虚数单位，(u,v)表示图像的频率域坐标，1≤u≤W，1≤v≤H，W为原始图像的宽度，H为原始图像的高度。

3.如权利要求2所述傅立叶域图像显著性信息的变密度压缩采样方法，其特征在于，计算获得其傅立叶显著图的振幅谱O(u,v)过程为：

3.1根据原始图像I(m,n)的二维傅立叶变换系数，分别计算获得傅立叶变换系数的振幅谱和相位谱，振幅谱和相位谱得计算方式分别如式(2)和式(3)所示，

振幅谱

相位谱

式(2)中，|·|表示复数的模运算；

3.2计算获得对数振幅谱和残差谱，

对数振幅谱L(u，v)的计算方式如式(4)所示，

L(u，v)＝ln(R(u,v))(4)

残差谱E(u,v)的计算方式如式(5)所示，

$E(u,v)=L(u,v)-Kerm\⊗L(u,v)---\left(5\right)$

式(5)中，Kerm是窗口为r×r大小的均值滤波核，r∈(2,8)，符号表示卷积运算，ln(·)为自然对数运算；

3.3计算获得傅立叶显著图的振幅谱O(u,v)，计算方式如式(6)所示，

$O(u,v)=\left|FFT\right(g\⊗{\mathrm{FFT}}^{-1}\left(\exp \right({\left(E\left(u,v\right)+P\left(u,v\right)\right)}^2\left)\right)|---\left(6\right)$

式(6)中，g为窗口大小为σ的高斯函数，σ∈(2,8)，FFT^-1(·)表示二维快速傅立叶反变换，|·|表示复数的模运算。