基于视觉注意的压缩感知图像目标重构方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉注意的压缩感知图像目标重构方法，它涉及自然图像处理技术领域，主要解决现有方法不能有效结合压缩感知的理论来提取图像中的感兴趣目标并对目标进行重构的问题。其实现步骤为：首先用视觉注意的方法提取出图像中可能存在目标的区域，得到目标显著图；再根据得到的目标显著图对观测矩阵进行加权，得到针对目标的加权观测矩阵；最后用加权观测矩阵对待观测图像进行观测得到观测向量，对观测向量进行重构得到重构图像。该发明能够准确得到图像中目标的位置，并且重构图像中只含有目标，可用于一个大场景的目标检测。

主权项

一种基于视觉注意的压缩感知图像目标重构方法，包括如下步骤：(1)输入大小为256×256的包含有目标的彩色图像，用视觉注意模型得到大小为32×32的纹理显著图S；(2)选择经验阈值s为50～100，将纹理显著图S中大于经验阈值s的像素设为1，其余像素设为0，得到一个新的显著图，大小也为32×32，将新的显著图均匀插值为256×256的最终显著图，并将其分为32×32的显著块；(3)将输入的原彩色图像灰度化，并分成大小为32×32的小块，得到待观测图像块，每个待观测图像块与同位置的显著块相对应；(4)由计算机程序生成一个大小为512×1024的随机观测矩阵，将各显著块拉成一个列向量，生成一个以该向量为对角线的对角矩阵，用对角矩阵对观测矩阵进行加权，由此得到与显著块相同数量的加权观测矩阵，而且每一个加权观测矩阵对应一个待观测图像块；(5)用每一个加权观测矩阵观测与其对应的待观测图像块，得到各个待观测图像块的观测向量；(6)对各个待观测图像块的观测向量进行重构，得到待观测图像块的重构图像块，将这些图像块再拼接成一幅完整的重构图像。