基于灰度共生矩阵的图像自适应分块压缩感知方法

摘要：

分块压缩感知的提出很好地弥补了大尺寸图像占用资源多、重构耗时长等不足,但重构后的图像存在明显的块效应.针对现有图像纹理复杂度分析不够准确,导致自适应采样率分配后块效应降低不理想的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的图像自适应分块压缩感知方法.该方法通过共生矩阵分析图像的纹理特性,自适应分配采样率,在总采样率不变的前提下使纹理复杂度高的子块获得较高的采样率,纹理复杂度低的子块获得较低的采样率,并用SAMP(Sparsity Adaptive Matching Pursuit)算法实现重构.仿真结果显示,所提方法能够有效地解决块效应问题,尤其对于局部图像而言,重构图像的画质得到了明显改善.

关键词：分块压缩感知、灰度共生矩阵、熵、采样率

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.7

资助基金：辽宁省教育厅高速眼图测试关键技术研究L2014495;辽宁"百千万人才工程"培养经费资助

在线出版日期：2018-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：277-282