[发明专利]一种分块最小二乘回归高速相机压缩图像重建方法

摘要

为进一步提升高速相机压缩图像重建质量，本发明公开一种分块最小二乘回归高速相机压缩图像重建方法。将图像看着一个2D线性系统，以压缩图像中已知像素训练线性系统参数，以未知像素的坐标作为输入，在最小二乘框架下恢复未知像素，并通过图像分块策略，加速重建过程，提升了压缩图像重建质量和速度。

主权项

一种分块最小二乘回归高速相机压缩图像重建方法，其特征是，包括以下操作步骤：第一步：根据压缩标记矩阵F，对压缩图像Ic进行像素重排序，得到重排序图像Is第1.1步：根据相机拍摄图像宽度w、高度h、像素深度b，图像宽度、高度单位为像素，取值范围为（0,10000000），像素深度b单位为bits，取值范围为（1~100），生成一幅空白图像I，空白图像I的宽度为w、高度为h、像素深度为b，空白图像I中任意像素可表示为p(u,v,q)，u、v分别为像素行坐标、列坐标, q为像素值，q的取值范围为(0~2b‑1)；第1.2步：从压缩标记矩阵F左上角开始，按“Z”字型扫描F中元素，当F(u,v)=1时，在查找表L中记录F(u,v)的行坐标u、列坐标v，得到大小为2*K的查找表L；第1.3步，根据查找表L，把压缩图像Ic中像素填充到空白图像I对应位置，得到重排序图像Is；第二步：对重排序图像Is进行分块把重排序图像Is划分为M*N个、大小为s'*l的图像块，s'、l的单位为像素，取值范围为[0~1000000000]，M=[h/s'+0.4999999999]，N=[w/l+0.4999999999]，其中“/”表示除法操作，“[]”表示按四舍五入取准则进行取整数操作；优选地，s'、l的取值关系，满足s'/l=h/w，且使h/s'、w/l可整除；第三步：以图像块为单位，采用最小二乘回归方法估计重排序图像Is内未知像素，得到重建图像Ir第3.1步：以图像块为单位，在重排序图像Is中，以第(m,n)个图像块为中心，取(2*a+1)*(2*a+1)个图像块构成大尺寸图像块，其中a的取值范围为0~50，此时，位于中心；其中m、n分别是图像块的横、纵坐标，m取值范围为1~M，n取值范围为1~N；第3.2步：将大尺寸图像块中已填充像素标记为已知像素t、内未填充像素标记为未知像素e，所有已知像素构成已知像素集、像素值为，所有未知像素集构成未知像素集，T中元素个数为x，E中元素个数为y；第3.3步，计算已知像素之间的图像坐标欧式距离矩阵：（1）其中是像素与像素之间的图像坐标欧式距离，i,j是已知像素的标号，取值范围为[1~x]；令，其中是矩阵转置操作，是矩阵取逆操作；第3.4步，计算图像块中未知像素E与大尺寸图像块中已知像素T的图像坐标欧式距离：（2）其中，是第y个未知像素与第x个已知像素的图像坐标欧式距离；第3.5步，计算，Qe中元素即为图像块中y个未知像素的像素估计值Qe；将Qe写回重排序图像Is中对应像素位置；以图像块为处理单位，重复步骤第3.1~3.5步，遍历重排序图像Is中图像块，完成所有未知像素估计，得到重建图像Ir。