[发明专利]一种基于最优截断模型的自适应压缩传感图像获取方法

摘要

本发明公开了一种基于最优截断模型的自适应压缩传感图像获取方法，对输入的场景图像信号根据压缩传感采样率的不同，依据最优截断模型对其变换域系数进行最优截断，再对截断后的场景图像信号进行自适应的压缩传感获取，所获取的图像压缩传感采样值通过基于查表映射的统一最优量化得到量化码字，最后得到量化输出结果。本发明利用最优截断模型来保证输入场景图像信号的变换域稀疏程度达到最优，从而大大提高压缩传感重构图像的质量；利用基于查表映射的统一最优量化实现采样数据的高效处理，能够节省系统的能量和计算资源。本发明可以满足对图像获取系统有能量、计算复杂度限制的应用环境、如无线多媒体传感网络、空间图像获取、移动终端成像等。

主权项

1.一种基于最优截断模型的自适应压缩传感图像获取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：场景图像通过第一镜头(1)传输给空间光调节器(2)形成场景图像信号f；步骤二：采用一个最优的系数截断模型来确定场景图像信号f的变换域系数截断点的位置，根据压缩传感采样率的不同，在自适应压缩传感模块中对场景图像信号f的变换域系数进行自适应的截断，并采用基于压缩传感理论的采样方式对截断后的场景图像信号f进行获取，得到自适应的压缩传感采样值，并通过光信号经第二镜头(3)传输给光电传感器(4)；得到自适应的压缩传感采样值的具体方法如下：输入的场景图像信号f被送入最优截断模型模块中，此时输入的场景图像信号f经过DCT变换得到与原始图像维度N相同的一组DCT系数，然后将这N个DCT系数按照绝对值大小的不同进行从大到小的顺序排序，根据原始图像的维度N以及当前的压缩传感采样率SR，根据预先由大量实验得到的最优截断模型：获得当前的最优截断点所得到的最优截断点将被用于DCT系数的截断；在这个指数模型中，模型参数c_1,N,c_2,N和c_3,N的数值根据当前图像维度N的不同而不同，并由下表具体给出，其他维度下的参数信息可由推导得出，其中N₀是参数信息已知的维度；参数N＝64N＝128N＝256N＝384c_1,N10.8612.3115.9435.75c_2,N1.7302.1882.7142.291c_2,N‑11.00‑11.85‑16.85‑36.63然后，利用当前的最优截断点依据公式1得到最优截断向量W；在公式1中，T代表DCT系数的绝对值大小排序后的集合，获得最优截断向量W后，进一步由H＝ΨTWΨ得到最优截断矩阵H，其中Ψ是DCT变换矩阵，最优截断矩阵H被送入自适应压缩传感模块参与场景图像信号f的自适应获取过程；所述自适应压缩传感模块使用M x N的高斯随机矩阵Φ作为压缩传感的采样矩阵，采样矩阵的维度由用户设定的采样率SR＝M/N确定，并根据已经计算出的最优截断矩阵H，由公式2得到输入场景图像信号f的自适应的压缩传感采样值步骤三：采用一种基于采样值数据分布的统一概率模型得到统一最优量化器，从而建立一个离线映射表，实现统一最优量化器，在光电传感器(4)获得自适应的压缩传感采样值后，将该采样值数据送入基于分布特性的最优量化器中进行量化处理，最后得到量化输出结果，完成基于最优截断模型的自适应压缩传感图像获取。