一种基于主动学和半监督学的图像压缩方法

摘要

本发明公开了一种基于主动学和半监督学的图像压缩方法。本发明的方法是基于主动学的方式，选取图像中一些最具有代表性的像素点的颜色信息来学一个能够预测图像剩下的像素点的颜色的模型。方法主要步骤如下：给出一张图像的所有像素点，本发明的方法首先简单地将图像分割为若干个矩形区域，在这些矩形区域中随机各选一个像素点，然后对这些点进行主动学选出最具代表性的像素点，记录其灰度及颜色值，对图像剩余像素点则只记录其灰度值，完成压缩过程；在解压时使用拉普拉斯正则化最小二乘LapRLS这一种半监督学的算法来预测还原所有像素点颜色。

主权项

一种基于主动学习和半监督学习的图像压缩方法，其特征在于：1)简单地将图像分割成若干个矩形区域，在这些矩形区域中各自随机选择一个像素点，形成像素点矩阵；2)所得的矩阵中通过主动学习算法，选取最具代表性的像素点，记录其颜色值；对图像剩余点仅记录灰度值，完成对图像的压缩；3)图像的解压缩过程利用主动学习过程中选取的点的颜色值，采用LapRLS算法对剩余点的颜色值进行预测还原。