多尺度分块压缩感知:灰度共生矩阵与自适应采样率
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更新于2024-08-28
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"基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法,李金凤,赵雨童,黄纬然,郭巾男,沈阳化工大学信息工程学院"
本文提出了一种创新的图像处理方法,主要解决图像边缘和轮廓在压缩重构过程中可能出现的不精确问题。该算法采用了基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知策略,旨在提高图像重构的精度和质量。
首先,算法利用三级离散小波变换来分解图像,将其分为高频和低频两部分。小波变换是信号处理中的重要工具,它能够提供多分辨率分析,对图像的不同频率成分进行细致分离,便于后续处理。
接着,针对高频部分,算法引入了灰度共生矩阵的概念。灰度共生矩阵用于分析图像纹理的复杂度,通过对矩阵的熵进行计算,可以量化图像块的纹理信息。熵值越高,表示图像纹理越复杂。通过这种方式,算法能识别出图像中纹理复杂度高的区域。
然后,算法根据这些分析结果对图像块进行再分块,并自适应地分配采样率。复杂度高的区域分配更高的采样率,确保这些细节在重构过程中能得到更准确的保留。这种自适应采样策略相较于传统的非均匀分块算法,能更好地适应图像内容的变化,优化采样效率。
为了消除由于分块引起的块效应,该算法采用了平滑投影Landweber算法来重构图像。Landweber算法是一种迭代算法,用于求解线性系统的最小二乘解,通过逐步迭代优化,能够在保持图像整体结构的同时,减少块状失真。
实验结果显示,当采样率为0.1且无观测噪声时,该算法在Mandrill图像上的峰值信噪比(PSNR)达到25.37 dB,相比非均匀分块算法提升了2.51 dB。即使在存在不同噪声水平的情况下,算法的PSNR仅下降了0.41至2.05 dB,显示出良好的噪声鲁棒性。特别是在处理纹理复杂度较高的图像时,该算法的重构效果显著优于非均匀分块算法。
这项研究为图像压缩感知领域提供了一个新的优化策略,通过灰度共生矩阵和自适应采样率相结合的方式,实现了对图像边缘、轮廓以及复杂纹理的精确重构,提高了压缩感知的性能。这一成果对于图像压缩、传输和存储等领域具有重要的理论和应用价值。
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2020-10-17 上传
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