• 专利标题: 一种自适应的多尺度分块压缩感知采样方法
  • 申请号: CN201610116709.7
    申请日: 2016-03-01
  • 公开(公告)号: CN105761290B
    公开(公告)日: 2018-11-27
  • 发明人: 陈志铭高巍高东红史玥婷荣政
  • 申请人: 北京理工大学
  • 申请人地址: 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学
  • 专利权人: 北京理工大学
  • 当前专利权人: 北京理工大学
  • 当前专利权人地址: 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学
  • 主分类号: G06T9/00
  • IPC分类号: G06T9/00
一种自适应的多尺度分块压缩感知采样方法
摘要:
本发明涉及一种自适应的多尺度分块压缩感知采样方法,该方法可有效改善现有多尺度分块压缩感知在采样方法上的缺陷,为图像压缩技术领域提供了有效的技术措施。本发明通过以下技术方案实现:提取图像在小波域内的低频系数作为先验信息,做小波逆变换后得到预估计图像并分块;计算代表各块纹理信息的灰度熵,转换为初步自适应采样率;对各块进行方向估计;将初步自适应采样率按小波域内高频系数各层各子带的主方向进行采样率的分配,实现自适应采样。本发明重构图像的峰值信噪比、结构相似度以及视觉效果比原方法均有提升。
公开/授权文献
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