面向分块压缩感知的交叉子集导引自适应观测
相比传统的图像信号处理方法,分块压缩感知能够以较低的复杂度实现图像信号的采集与编码,这为功耗受限的无线传感设备提供了一种较为理想的选择方案.针对传感图像的分块压缩感知,提出了一种结合螺旋顺序的交叉子集导引自适应观测方法,通过为不同区域分配与其内容大小相适应的采样率,并且融入观测块预测,可以在提高图像重构质量的同时提升观测块的编码效率.所提方法以一幅图像的中心块为起点,采用螺旋式扫描顺序,将图像平均分成内区、中区、外区 3 个区域,将每个区域每隔若干块放入交叉子集,3 个区域的交叉子集块以基本采样率进行采样观测,根据得到的观测数据结果按权重自适应分配不同的采样率给 3 个区域的剩余子集,剩余子集分别采用给定的自适应采样率进行采样观测.此外,对于每一个剩余子集中的观测块,所提方法自适应地扩大该观测块的周围邻域来寻找最佳预测块,对预测差值进行标量量化.实验结果表明,与目前比较流行的观测方法相比,所提方法不仅可以在主观上改善图像重构质量,还可以在客观上将图像重构的平均率失真性能至少提升 3 .2%.
分块压缩感知、自适应采样率、交叉子集、剩余子集、块预测、率失真
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TN919.8
上海市自然科学基金项目;人工智能教育部重点实验室开放基金
2020-12-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
190-196