基于统计的图像压缩感知低复杂度还原方法

作者：杨竞然; 吴绍华; 王海旭; 李佳慧

来源：应用科学学报, 2016, 34(04): 417-429.

DOI：10.3969/j.issn.0255-8297.2016.04.007

• 压缩感知
• 小波变换
• 图像统计先验
• 权重矩阵

提出了一种基于图像统计信息的低复杂度高性能压缩感知还原方法.通过分析自然图像在小波表示下能量的分布特点,建立指数衰减模型,并将其作为统计先验应用于还原算法中.还原算法分为列(行)方向还原,行(列)方向还原两步骤进行,同时引入包含图像小波域能量统计先验的权重矩阵,并约束还原结果符合该权重矩阵的能量分步特点.根据实际应用的不同,该方法包含两种不同复杂度的还原策略,分别为一次直接(one-time direct,OTD)还原和两次迭代(two times iterative,TTI)还原.OTD策略在两步骤中均使用相同的权重矩阵,还原速度较快;TTI策略在第2步还原时通过二次迭代修正权重矩阵以获得更精确的还原结果.实验表明:OTD还原速度较传统方法有大幅度提高,同时还原质量也有所提升;TTI在OTD基础上以牺牲一部分还原速度为代价,获得了更好的还原质量,同时还原速度较传统方法亦有提高.

• 单位
  哈尔滨工业大学深圳研究生院