(5)根据观测向量得到图像的初始解x0；（6）用x0进行迭代，重构原始图像，直至满足终止条件,得到重构图像x′。本发明具有图像重构质量高，原理清晰，操作简单的优点，适用于自然图像的采样和重构。">
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基于自适应压缩感知的自然图像非局部重构方法
基本信息:
摘要：
本发明公开一种基于自适应压缩感知的自然图像非局部重构方法，主要解决已有技术重构图像信息丢失严重等问题。其实现步骤为：(1)把一幅图像分成N个32×32的子块,根据基本采样率b和感知矩阵Φ得到基本感知矩阵Φ′，利用Φ′对信号采样，得到基本观测向量(2)根据估计出图像的标准差序列{d1,d2,....dN}；(3)根据标准差序列{d1,d2,....dN}，为每个子块自适应的分配采样率ai并构造自适应感知矩阵利用对信号采样，得到自适应观测向量（4）用基本观测向量与自适应观测向量共同组成子块的观测向量 (5)根据观测向量 得到图像的初始解x0；（6）用x0进行迭代，重构原始图像，直至满足终止条件,得到重构图像x′。本发明具有图像重构质量高，原理清晰，操作简单的优点，适用于自然图像的采样和重构。
摘要（英）：

The invention discloses an adaptive compressed sensing-based non-local reconstruction method for a natural image. The problems of serious reconstructed image information loss and the like in the prior art are mainly solved. The method is implemented by the steps of: (1) dividing an image into N 32*32 sub-blocks, obtaining a basic sensing matrix Phi' according to a basic sampling rate b and a sensing matrix Phi, and sampling a signal by utilizing Phi' to obtain a basic observation vector ybi; (2) estimating a standard deviation sequence {d1, d2, ..., and dN} of the image according to the basic observation vector ybi; (3) adaptively allocating a sampling rate ai for each sub-block according to the standard deviation sequence {d1, d2, ..., and dN}, and constructing an adaptive sensing matrix Phi, and sampling the signal by utilizing the adaptive sensing matrix Phi to obtain an adaptive observation vector ybi; (4) forming an observation vector yi of each sub-block by using the basic observation vector and the adaptive observation vector; (5) obtaining an initial solution x0 of the image according to the observation vector y; and (6) performing iteration by using x0, and reconstructing the original image until consistency with a finishing condition is achieved to obtain a reconstructed image x'. The method has the advantages of high image reconstruction quality, clear principle and operational simplicity, and is applied to the sampling and reconstruction of the natural image.

公开/授权文献:

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