| 主权项 |
一种基于联合字典的彩色与深度图像后处理方法，其特征在于包括训练阶段和测试阶段两个过程，所述的训练阶段过程的具体步骤如下：①‑1、选取N幅宽度为W且高度为H的原始的无失真彩色图像及对应的深度图像，将由N幅原始的无失真彩色图像构成的彩色图像集合记为{I<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}，将由N幅原始的无失真彩色图像对应的深度图像构成的深度图像集合记为{D<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}，其中，N≥1，I<sub>i,org</sub>表示{I<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}中的第i幅彩色图像，D<sub>i,org</sub>表示{D<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}中的第i幅深度图像，I<sub>i,org</sub>与D<sub>i,org</sub>对应；①‑2、将{I<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}中的每幅彩色图像划分成<img file="FDA0000855736450000011.GIF" wi="155" he="127" />个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块；然后采用K‑SVD方法对{I<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}中的所有彩色图像中的子块构成的集合进行字典训练操作，构造得到{I<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}的彩色字典表，记为D<sub>c</sub>，其中，D<sub>c</sub>的维数为64×K，K表示设定的字典的个数，K≥1；同样，将{D<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}中的每幅深度图像划分成<img file="FDA0000855736450000012.GIF" wi="155" he="127" />个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块；然后采用K‑SVD方法对{D<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}中的所有深度图像中的子块构成的集合进行字典训练操作，构造得到{D<sub>i,org</sub>|1≤i≤N}的深度字典表，记为D<sub>d</sub>，其中，D<sub>d</sub>的维数为64×K；所述的测试阶段过程的具体步骤如下：②‑1、对于任意一幅宽度为W'且高度为H'的经JPEG编码失真的彩色图像I<sub>test</sub>及对应的经JPEG编码失真的深度图像D<sub>test</sub>；②‑2、将I<sub>test</sub>划分成<img file="FDA0000855736450000013.GIF" wi="171" he="127" />个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块；同样，将D<sub>test</sub>划分成<img file="FDA0000855736450000014.GIF" wi="174" he="134" />个互不重叠的尺寸大小为8×8的子块；然后根据I<sub>test</sub>中的所有子块构成的集合和D<sub>test</sub>中的所有子块构成的集合、在训练阶段构造得到的D<sub>c</sub>和D<sub>d</sub>，获取I<sub>test</sub>和D<sub>test</sub>的联合字典表，记为{D<sub>c,test</sub>,D<sub>d,test</sub>}，其中，D<sub>c,test</sub>为{D<sub>c,test</sub>,D<sub>d,test</sub>}中的彩色字典表，D<sub>d,test</sub>为{D<sub>c,test</sub>,D<sub>d,test</sub>}中的深度字典表，D<sub>c,test</sub>和D<sub>d,test</sub>的维数均为64×K，K表示设定的字典的个数，K≥1；②‑3、根据D<sub>c,test</sub>，获取<img file="FDA0000855736450000021.GIF" wi="390" he="94" />中的每个列向量的稀疏系数矩阵，将<img file="FDA0000855736450000022.GIF" wi="110" he="71" />的稀疏系数矩阵记为<img file="FDA0000855736450000023.GIF" wi="250" he="71" />通过求解<img file="FDA0000855736450000024.GIF" wi="615" he="214" />得到，其中，<img file="FDA0000855736450000025.GIF" wi="110" he="70" />的维数为K×1，min( )为取最小值函数，符号“|| ||<sub>0</sub>”为求取矩阵的0‑范数符号，符号“|| ||<sub>2</sub>”为求取矩阵的2‑范数符号，T<sub>p1</sub>为误差系数；同样，根据D<sub>d,test</sub>，获取<img file="FDA0000855736450000026.GIF" wi="390" he="95" />中的每个列向量的稀疏系数矩阵，将<img file="FDA0000855736450000027.GIF" wi="111" he="78" />的稀疏系数矩阵记为<img file="FDA0000855736450000028.GIF" wi="269" he="86" />通过求解<img file="FDA0000855736450000029.GIF" wi="645" he="215" />得到，其中，<img file="FDA00008557364500000210.GIF" wi="112" he="78" />的维数为K×1，T<sub>p2</sub>为误差系数；②‑4、计算<img file="FDA00008557364500000211.GIF" wi="390" he="95" />中的每个列向量的重建向量，将<img file="FDA00008557364500000212.GIF" wi="111" he="70" />的重建向量记为<img file="FDA00008557364500000213.GIF" wi="554" he="77" />然后将<img file="FDA00008557364500000214.GIF" wi="390" he="94" />中的每个列向量的重建向量中的每个元素的值作为I<sub>test</sub>中对应的子块中对应的像素点经后处理后的像素值，对于<img file="FDA00008557364500000215.GIF" wi="110" he="78" />中的第j个元素的值，将其作为I<sub>test</sub>中的第t'个子块中的第j个像素点经后处理后的像素值，从而得到I<sub>test</sub>的后处理图像，记为I'<sub>test</sub>，其中，1≤j≤64；同样，计算<img file="FDA00008557364500000216.GIF" wi="386" he="94" />中的每个列向量的重建向量，将<img file="FDA00008557364500000217.GIF" wi="113" he="84" />的重建向量记为<img file="FDA00008557364500000218.GIF" wi="558" he="86" />然后将<img file="FDA00008557364500000219.GIF" wi="389" he="92" />中的每个列向量的重建向量中的每个元素的值作为D<sub>test</sub>中对应的子块中对应的像素点经后处理后的像素值，对于<img file="FDA00008557364500000220.GIF" wi="107" he="77" />中的第j个元素的值，将其作为D<sub>test</sub>中的第t'个子块中的第j个像素点经后处理后的像素值，从而得到D<sub>test</sub>的后处理图像，记为D'<sub>test</sub>。 |
