一种多假设预测的分块压缩感知图像处理方法

摘要

一种多假设预测的分块压缩感知图像处理方法，涉及数字图像和信号处理的技术领域，具体说是应用多假设分块压缩感知结合平滑滤波实现图像的高质量重构技术。为了提高图像重构的质量，提出一种基于多假设预测的分块压缩感知图像重构技术，实现了图像处理在实时性和重构质量之间好的折中。（1）根据图像结构及其在空间的相关性，对图像进行分块，并在小波域，应用3级双正交9/7DWT（离散小波变换）和RDWT(冗余DWT)对不同的图像分块信号进行变采样率压缩感知采样。（2）图像重构时，在测量域，应用多假设预测生成一种信号残差，并根据加权正则化Tikhonov矩阵计算假设的最佳线性组合，最后通过多尺度分块压缩感知MS-BCS-SPL技术重构图像。

主权项

一种多假设预测的分块压缩感知图像处理方法，实现内容分为两个部分：（1）图像采样处理：自适应变采样分块CS处理技术；（2）图像重构处理：多假设预测多尺度分块CS重构处理技术，其特征是： 一、图像采样处理： （1）把一个图像被分成B×B块，这里分块的大小B根据图像重构的速率和重构的质量要求折中决定，按照经验，一般地取B=16,32,64； （2）对每个图像块使用一个合适大小的测量矩阵进行采样，在每个图像的分块内，采样时使用9/7双正交3级DWT作为多尺度变换矩阵Ω，Ω进行l级（l=1,2,3）分解时，大小为B×B图像块采样使用随机DCT SRM观测矩阵进行实现，其中，每一级采样使用不同的采样权重进行处理； (3)对采样得到的CS数据观测值输出； 二、图像重构处理： （1）根据接收的观测数据y，在DWT域建立分块测量矩阵，并使用DDWT（双树DWT，Dual‑tree DWT）作为稀疏基； （2）对每个图像子块的周围设置搜索窗，并进行多假设加权正则化Tikhonov预测处理，得到图像重构的先验知识，结合先验知识，解决图像重构时的迭代阈值最小二乘的病态欠定问题； （3）在DWT域,调用MS‑BCS‑SPL算法； （4）重构恢复原始图像。