[发明专利]一种快速低存储图像压缩感知方法

摘要

本发明公开了一种快速低存储图像压缩感知方法，属于图像处理领域。本发明采用低阶随机观测矩阵对原始信号进行全局采样和分块重构的方法，克服了传统压缩感知方法中观测矩阵需要占用大量存储空间和内存空间的缺点，同时克服了面对大尺寸图像重构实时性差的缺点，降低了随机观测矩阵所需的存储空间，降低了重构的计算复杂度，提升了重构的实时性。

主权项

一种快速低存储图像压缩感知方法，其特征在于：至少包括以下步骤：步骤101：输入大小为N×N的测试图像，对测试图像进行小波变换，得到小波系数θN×N；步骤102：根据设定的采样率M/N，生成低阶正交随机高斯观测矩阵Φ(M/t)×(N/t)，其大小为其中，N表示原始测试图像小波系数任意列向量的长度，M表示针对任意列的测量数，t为分组数，为正整数；步骤103：结合半张量积运算方法，利用低阶高斯随机观测矩阵Φ(M/t)×(N/t)对小波系数进行压缩采样，得到相应的采样值yM×N，压缩采样方法为：其中符号表示向量的左半张量积运算；步骤104：对大小为M×N的测量值，对其中的任一列yN×1进行如下方式的分组处理，将一列测量值划分成t组：Y(M/t)×11=(y1,yt+1,y2t+1,y3t+1,...,yjt+1,...,y(M/t-1)t+1)TY(M/t)×12=(y2,yt+2,y2t+2,y3t+2,...,yjt+2,...,y(M/t-1)t+2)T...Y(M/t)×1i=(yi,yt+i,y2t+i,y3t+i,...,yjt+i,...,y(M/t-1)t+i)T...Y(M/t)×1t=(yt,y2t,y3t,y4t,...,y(j+1)t,...,yM)T;]]>其中表示进行分组后的第i组测量值，是长度为M/t的列向量，i＝1，2,3，…，t；y(M/t‑1)t+1为列向量中的元素；步骤105：对于每一组测量值利用低阶高斯随机观测矩阵Φ(M/t)×(N/t)，设定原始信号长度N/t，进行分组重构，并得到每一组重构结果其中步骤106：根据步骤105所得的每一组重构结果进行如下方式的排序，得到一列稀疏信号的最终重构结果式中表示中第(jt+1)至((j+1)t)个元素，其中j＝1，2，…，N/t；为第i列重构稀疏解中的第j个元素；步骤107：对剩余的N‑1列测量值进行步骤104、105所述方法重构，并按照步骤106所述对每一列重构结果进行排序，最终得原始图像稀疏系数的重构结果步骤108：对重构稀疏系数进行小波逆变换，得到大小为N×N的重构图像。