基于解析字典的图像压缩方法

摘要：

随着高分辨率图像采集技术的发展,采集图像的数据量大幅增加给图像的压缩、存储和传输带来了严重的挑战.近年来,压缩感知理论以能够通过少量观测信号高精度重建原始信号的优势给图像压缩带来了新的思路.目前压缩感知理论的研究主要集中于综合模型,然而综合模型下图像数据的稀疏表示却存在着计算量大、耗时长的问题.提出了基于解析字典的图像压缩模型.在分析综合模型字典学习方法的基础上介绍了解析模型字典学习的流程,然后详细分析了基于解析字典的图像压缩的总流程.以标准测试库自然图像为数据对模型的重构质量和系统耗时进行了分析,结果表明,本文所提模型在采样率相同的情况下,相对其他模型不仅能够缩短系统的耗时,也提高了图像重构的准确性.

关键词：图像分块压缩模型、解析模型、解析字典、图像重构、离线字典学习

所属期刊栏目：43

分类号：TP751;P231(遥感技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China,Nos.61572372,41671382,41271398;the Fund of SAST,No.SAST201425.LIESMARS Special Research Funding.国家自然科学基金61572372,41671382,41271398;上海航天科技创新基金SAST201425;测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：262-267,274