專利名稱：基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蚻₀范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及壓縮感知圖像重構(gòu)方法，可用于生物傳感、遙 感圖像處理、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)和圖像采集設(shè)備的開發(fā)等實(shí)際工程領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著數(shù)字化和信息時(shí)代的來(lái)臨，數(shù)字圖像處理技術(shù)越來(lái)越受到人們的關(guān)注，特別 是在SAR圖像處理、醫(yī)學(xué)圖像處理以及遙感圖像處理等領(lǐng)域。近年來(lái)，Donoho等人提出了 一種新穎的理論-壓縮感知理論CS。在該理論中，采樣速度不再?zèng)Q定于信號(hào)的帶寬，而決定 于信號(hào)中的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。基于壓縮感知理論，信號(hào)可以進(jìn)行低速采樣，然后進(jìn)行編碼，大大 降低了計(jì)算復(fù)雜度。該理論一經(jīng)提出，就受到了廣泛關(guān)注，不斷被應(yīng)用到數(shù)字圖像處理中。CS理論是一種新的在采樣的同時(shí)實(shí)現(xiàn)壓縮目的的理論框架假設(shè)信號(hào)χ e Rn在某 個(gè)正交基或緊框架Ψ上是可壓縮的，首先求出變換系數(shù)Θ = Ψτχ, Θ是χ的等價(jià)或逼近 的稀疏表示；然后，設(shè)計(jì)一個(gè)平穩(wěn)的、與變換基Ψ不相關(guān)的MXN維的觀測(cè)矩陣Φ，對(duì)Θ進(jìn) 行觀測(cè)，即將 投影到M維空間，得到觀測(cè)集合y= ΦΘ = Φ Ψτχ，該過(guò)程也可以表示為 信號(hào)χ通過(guò)矩陣Aes進(jìn)行非自適應(yīng)觀測(cè)y = Acsx,其中Aes = Φ Ψτ，Acs稱為CS信息算子； 最后，利用Itl范數(shù)意義下的優(yōu)化問(wèn)題求解χ的精確或近似逼近χ
權(quán)利要求
1. 一種基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃虸tl范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)方法，包括如下步驟(1)對(duì)發(fā)送方發(fā)送過(guò)來(lái)的一尺度小波低頻子帶做逆變換，高頻系數(shù)全部置零，得到邊緣 模糊的圖像；對(duì)該模糊圖像進(jìn)行canny邊緣檢測(cè)，獲取含有邊緣信息的圖像；對(duì)含有邊緣信 息的圖像做小波變換得到三個(gè)含有邊緣信息的高頻子帶，按照系數(shù)模值的統(tǒng)計(jì)分布確定出 每個(gè)高頻子帶中系數(shù)的模值為大、小和近似為零的位置，分別標(biāo)記為1、0. 5和0 ；對(duì)于三個(gè) 含有邊緣信息的高頻子帶，當(dāng)邊緣檢測(cè)的閾值參數(shù)分別取η個(gè)不同的值時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生三個(gè) 包含η個(gè)位置矩陣的位置種群A (k)、B (k)和C (k)
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃虸tl范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)方法，其中步驟(4)所述的對(duì)位置種群A(k)中的每個(gè)個(gè)體執(zhí)行提取疫苗操作和注射疫苗操作，按照 如下步驟進(jìn)行Ga)用3X3的窗口在位置種群A(k)中的每個(gè)個(gè)體 (k)中滑動(dòng)，根據(jù)3X3窗口中中 心位置的上、下、左、右四個(gè)相鄰的值提取疫苗，如果四個(gè)值為0. 5的個(gè)數(shù)大于3，則將0. 5作 為該中心位置的疫苗；如果四個(gè)值為1的個(gè)數(shù)大于3，則將1作為該中心位的疫苗；如果四 個(gè)值為0的個(gè)數(shù)為4，則將0作為該中心位置的疫苗；Gb)若3X3窗口中心位置上的值和步驟Ga)提取出來(lái)的疫苗不相同，則用疫苗的值 來(lái)替換中心位置上的值；反之，不進(jìn)行注射操作；得到提取疫苗和注射疫苗后的位置種群 A' (k)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃虸tl范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)方法，其中步驟(5)所述的運(yùn)行克隆選擇，按照如下步驟進(jìn)行(5a)把位置種群A' (k)和系數(shù)種群D (k)中的所有個(gè)體分成m個(gè)16X 16大小的圖像 塊，用a' u(k)表示位置種群A' (k)中第i個(gè)個(gè)體的第j個(gè)塊，用du(k)表示系數(shù)種群 D(k)中第i個(gè)個(gè)體的第j個(gè)塊，其中，i = 1，2，A，n，j = 1，2，A，m;n是種群中個(gè)體數(shù)目， m是每個(gè)個(gè)體分成的塊的個(gè)數(shù)；(5b)對(duì)系數(shù)種群D (k)中第i個(gè)個(gè)體的第j個(gè)塊du(k)進(jìn)行克隆，克隆次數(shù)為2，得到 克隆塊 幻和《(幻；(5c)對(duì)位置種群A' (k)中的塊a' dk)逐列進(jìn)行掃描，若有連續(xù)兩個(gè)以上的位置同 時(shí)出現(xiàn)1，則把克隆塊幻和^(幻對(duì)應(yīng)位置上的系數(shù)交換位置；若有連續(xù)兩個(gè)以上的位置 同時(shí)出現(xiàn)0. 5，則只把克隆塊幻中對(duì)應(yīng)位置上的系數(shù)交換位置；(5d)分別計(jì)算克隆前的塊du(k)以及克隆后的塊<⑷和《⑷的適應(yīng)度值
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃虸tl范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)方法，其中步驟 (7)所述的執(zhí)行交叉操作，按照如下步驟進(jìn)行(7a)將系數(shù)種群D' (k)中的兩個(gè)個(gè)體d' g(k)和d' e(k)分成16X16大小的塊，塊 的數(shù)目為m;(7b)從兩個(gè)個(gè)體的所有16X 16的塊中分別隨機(jī)選擇兩個(gè)塊，以概率0. 2交換這兩個(gè) 塊，生成新的個(gè)體d〃 E(k)和d〃 e(k)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于先驗(yàn)?zāi)Ｐ秃蚻0范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)在重構(gòu)圖像時(shí)的視覺效果差、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)。其技術(shù)方案是利用先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢?yōu)化l0范數(shù)的壓縮感知圖像重構(gòu)框架，并通過(guò)兩個(gè)有效的步驟實(shí)現(xiàn)稀疏系數(shù)的定位和對(duì)該稀疏系數(shù)值的求解，第一步，建立先驗(yàn)?zāi)Ｐ?低頻系數(shù)小波逆變換得到邊緣模糊的圖像，用邊緣檢測(cè)確定邊緣位置，再利用小波系數(shù)具有尺度內(nèi)的聚集性這種先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，通過(guò)免疫遺傳算法去搜索小波高頻子帶稀疏系數(shù)所在的位置；第二步，通過(guò)使用改進(jìn)的克隆選擇算法求解相應(yīng)的高頻子帶，再做小波逆變換得到重構(gòu)后的圖像。本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，視覺效果好，計(jì)算復(fù)雜度低，可用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。
文檔編號(hào)H04N7/26GK102148987SQ201110088400
公開日2011年8月10日 申請(qǐng)日期2011年4月11日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月11日
發(fā)明者侯彪, 劉芳, 孫菊珍, 尚榮華, 戚玉濤, 楊淑媛, 焦李成, 王爽, 郜國(guó)棟, 郝紅俠, 馬文萍 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)