一种压缩感知图像编码传输方法技术

本发明专利技术提供了一种压缩感知图像编码传输方法，包括步骤：1)在发送端，将输入图像像素随机置乱重排；2)对像素置乱的图像分成大小相同不重叠的图像块；3)将每个图像块用部分哈达玛矩阵做可分离式的测量；4)随机测量值量化和分层；5)量化比特位传输；6)接收信息，得到量化比特位；7)量化比特位反量化；8)采用重建方法得到初始重建图像；9)初始重建图像估计增强层随机测量值；10)利用最大后验概率估计算法更新增强层随机测量值，得到增强层随机测量值更新值；11)采用重建方法得到最终重建图像。该压缩感知图像编码传输方法，其编码器复杂度低、抗丢包能力强，率失真性能高。

A compression sensing image coding transmission method

The present invention provides a method of compression, transmission sensing image encoding comprises the steps of: 1) at the transmitting end, the input image pixel random permutation rearrangement; 2) for image block pixel scrambling image into the same size do not overlap; 3) of each image block with Hadamard matrix can separate measurement 4); random measurement value quantification and stratification; 5) quantization bit transmission; 6) receive information, to get a quantitative bit 7 bit quantization); inverse quantizer; 8) using reconstruction method to obtain the initial reconstructed image; 9) the initial estimation of reconstructed image enhancement layer with machine measurements; 10) by using the maximum a posteriori the probability updating algorithm enhancement layer random measurement value estimation, enhanced layer random measurement update value; 11) the final reconstructed image reconstruction method. The compression sensing image coding transmission method has low encoder complexity, strong anti packet resistance and high rate distortion performance.

【技术实现步骤摘要】
一种压缩感知图像编码传输方法
本专利技术属于图像传输领域，特别涉及一种压缩感知图像编码传输方法。
技术介绍
在无线视频传感器网络中，大量视频传感器节点以自组织或有限受控的方式布置在应用场景中，这些传感器节点不间断地获得应用场景的图像或视频数据，并通过无线方式传回终端平台，终端平台对回传的节点数据做分析和决策。无线视频传感器网络中的图像和视频数据存在大量冗余，需要在传感器上对图像数据做压缩处理；考虑到无线信道传输的不可靠性，需要在传感器上对压缩后的数据做信道编码以增强其对丢包的鲁棒性。然而，传感器片上微处理器、存储器、无线模块和传感器等硬件模块在能量上供给不足、运算性能上受限，虽然传统联合信源信道编码标准虽然已经取得巨大成功，但是这些传输标准面临着编码复杂，不能自适应信道变化等问题，对无线视频传感器网络并不适用。无线传感器网络图像编码传输存在巨大的挑战，现有的图像传输方案无法同时满足其编码器简单、抗丢包能力强、率失真性能高的要求。基于压缩感知理论的图像编码传输方案具有编码器简单、抗丢包能力强的优点，在无线多媒体网络中具有巨大的应用前景。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种压缩感知图像编码传输方法，其编码器复杂度低、抗丢包能力强，率失真性能高。本专利技术是通过以下技术方案来实现：一种压缩感知图像编码传输方法，包括步骤：1)在发送端，将输入图像像素随机置乱重排，得到像素置乱的图像；2)对像素置乱的图像分成大小相同不重叠的图像块；3)将每个图像块用部分哈达玛矩阵做可分离式的测量，得到随机测量值；4)将随机测量值分为基本层和增强层两部分，并将这两部分分别送入非均匀量化器中，得到基本层的量化比特位和增强层的量化比特位；5)将基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位打包，发送；6)在接收端，接收步骤5)发送的数据包并解包，提取包头信息，根据包头信息将包内数据重新组包，得到基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位；7)对基本层所有量化比特位反量化得到还原的基本层随机测量值；对增强层低量化比特位反量化得到包含增强层随机测量值可能值的集合；8)对还原的基本层随机测量值，采用重建方法得到初始重建图像；9)用初始重建图像估计增强层随机测量值，得到增强层随机测量值估计值；10)利用最大后验概率估计算法更新增强层随机测量值，得到增强层随机测量值更新值；11)用还原的基本层随机测量值与增强层随机测量值更新值，采用重建方法得到最终重建图像。优选地，步骤4)可以替换为：将随机测量值送入非均匀量化器中，得到量化比特位；将量化比特位分为基本层的量化比特位和增强层的量化比特位。优选地，在步骤3)中，用部分哈达玛矩阵做可分离式的测量的过程为：yi＝ΦSi(x)ΦT；其中，yi为随机测量值；Si(x)是像素置乱后的图像分成的图像块，表示第i个图像块；Φ是部分哈达玛矩阵，ΦT是Φ的转置矩阵；优选地，在步骤4)中，所述非均匀量化器采用Lloyd-Max方法针对标准高斯分布设计量化台阶和量化电平，并制成表格。优选地，在步骤4)中，所述随机测量值先做零均值归一化，然后将归一化结果输入非均匀量化器，得到量化比特位。优选地，在步骤9)中，用初始重建图像估计增强层随机测量值的公式为：其中，为还原的基本层随机测量值；为增强层随机测量值估计值；是初始重建图像；是初始重建图像像素置乱后的图像分成的图像块，表示第i个图像块；Φ是步骤3)中用到的部分哈达玛矩阵。优选地，在步骤10)中，采用最大后验概率估计算法更新增强层随机测量值估计值的公式为：其中，为增强层随机测量值更新值；为包含增强层随机测量值可能值的集合；为增强层随机测量值估计值。优选地，在步骤8)和步骤11)中，所述重建方法为非局部低秩逼近重建方法。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：本专利技术提供的压缩感知图像编码传输方法，对像素置乱后的图像块用部分哈达玛矩阵做可分离的随机测量，这种随机测量过程既保证低运算复杂度(仅需要加减运算)，又可以保证对丢包的鲁棒性(随机测量值同等重要)。在编码端将随机测量值分为基本层和增强成两部分，然后分别将基本层随机测量值和增强层随机测量值送入所设计量化器中量化，然后打包传输基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位。在解码端设计了一种逼近重建方法，通过利用基本层和增强层间的相关性，利用基本层随机测量值估计、更新增强层随机测量值的未传输的高位量化比特，在没有增加编码器运算复杂度的基础上，大大提升了方案的率失真性能。本专利技术采用像素分块随机测量、渐进式非均匀量化、重建技术，在低编码复杂度的条件下，实现了较高的率失真性能，同时随机测量值具有独立性和平等性，解码端图像重构质量仅与接收到的测量值的个数有关，因而本专利技术还具有抗信道丢包误码的鲁棒特性。进一步地，量化器采用Lloyd-Max方法针对标准高斯分布设计量化台阶和量化电平，能够利用随机测量值的统计分布特性提升方案的率失真性能；量化过程可以通过查表方式实现，计算量低。附图说明图1为本专利技术的总流程图。图2为像素随机置乱分块测量示意图。图3是低秩逼近重建示意图。图4是本专利技术采用的8幅测试图像，其中(a)为Barbara，(b)为Lena，(c)为Monarch，(d)为Pepper，(e)为Boats，(f)为Parrot，(g)为Foreman，(h)为House。图5是不同的图像编码传输方案在1bpp码率，不同丢包率下，Lena图像的重建视觉质量结果。图6是不同的图像编码传输方案在1bpp码率，不同丢包率下，8幅测试图像的平均重建PSNR结果。具体实施方式下面结合具体的实施例对本专利技术做进一步的详细说明，所述是对本专利技术的解释而不是限定。本专利技术的技术思路如下：在编码端，首先将输入图像的像素随机置乱；然后将像素随机置乱后的图像分成大小相同不重叠的图像块；再对每个图像块用部分哈达玛矩阵做可分离的随机测量(部分哈达玛矩阵是从N维哈达玛矩阵随机选取M行得到的)；将随机测量值分为基本层和增强层两部分，并分别对这两部分随机测量值零均值归一化后送入非均匀量化器中得到基本层量化比特位和增强层量化比特位(或者将随机测量值零均值归一化后送入非均匀量化器中得到量化比特位，量化比特位分为基本层量化比特位和增强层量化比特位)；对基本层量化比特位和增强层量化比特位打包传输。在接收端，首先将接受到的数据进行组包，得到相应的基本层的量化比特位和增强层的量化比特位；对基本层量化比特位反量化得到基本层随机测量值，对增强层量化比特位反量化得到一个包含增强层随机测量值可能值的集合；用基本层随机测量值初步重建原始图像，并用得到的图像估计增强层随机测量值；利用增强层测量的估计值和前一步得到的增强层随机测量值可能值的集合，更新得到一个较为精确的增强层测量值；利用基本层随机测量值和更新的增强层随机测量值重建出一个更加清晰的原始图像；采用非局部低秩逼近压缩感知重建方法重建原始图像。参照图1，本专利技术由编码器与解码器构成，其中编码器包括像素随机置乱分块测量模块和渐进式非均匀量化模块两部分；解码器包括渐进式非局部低秩逼近重建模块。同时参照图1、图2和图3，具体实施步骤如下：第一步，像素随机置乱：在编码端将输入的原始图像x做像素随机打乱重新排序，得到像素随机置乱后的图像S(x)；第二步，分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种压缩感知图像编码传输方法，其特征在于，包括步骤：1)在发送端，将输入图像像素随机置乱重排，得到像素置乱的图像；2)对像素置乱的图像分成大小相同不重叠的图像块；3)将每个图像块用部分哈达玛矩阵做可分离式的测量，得到随机测量值；4)将随机测量值分为基本层和增强层两部分，并将这两部分分别送入非均匀量化器中，得到基本层的量化比特位和增强层的量化比特位；5)将基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位打包，发送；6)在接收端，接收步骤5)发送的数据包并解包，提取包头信息，根据包头信息将包内数据重新组包，得到基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位；7)对基本层所有量化比特位反量化得到还原的基本层随机测量值；对增强层低量化比特位反量化得到包含增强层随机测量值可能值的集合；8)对还原的基本层随机测量值，采用重建方法得到初始重建图像；9)用初始重建图像估计增强层随机测量值，得到增强层随机测量值估计值；10)利用最大后验概率估计算法更新增强层随机测量值，得到增强层随机测量值更新值；11)用还原的基本层随机测量值与增强层随机测量值更新值，采用重建方法得到最终重建图像。

【技术特征摘要】
1.一种压缩感知图像编码传输方法，其特征在于，包括步骤：1)在发送端，将输入图像像素随机置乱重排，得到像素置乱的图像；2)对像素置乱的图像分成大小相同不重叠的图像块；3)将每个图像块用部分哈达玛矩阵做可分离式的测量，得到随机测量值；4)将随机测量值分为基本层和增强层两部分，并将这两部分分别送入非均匀量化器中，得到基本层的量化比特位和增强层的量化比特位；5)将基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位打包，发送；6)在接收端，接收步骤5)发送的数据包并解包，提取包头信息，根据包头信息将包内数据重新组包，得到基本层所有量化比特位和增强层低量化比特位；7)对基本层所有量化比特位反量化得到还原的基本层随机测量值；对增强层低量化比特位反量化得到包含增强层随机测量值可能值的集合；8)对还原的基本层随机测量值，采用重建方法得到初始重建图像；9)用初始重建图像估计增强层随机测量值，得到增强层随机测量值估计值；10)利用最大后验概率估计算法更新增强层随机测量值，得到增强层随机测量值更新值；11)用还原的基本层随机测量值与增强层随机测量值更新值，采用重建方法得到最终重建图像。2.如权利要求1所述的压缩感知图像编码传输方法，其特征在于，步骤4)可以替换为：将随机测量值送入非均匀量化器中，得到量化比特位；将量化比特位分为基本层的量化比特位和增强层的量化比特位。3.如权利要求1或2所述的压缩感知图像编码传输方法，其特征在于，在步骤3)中，用部分哈达玛矩阵做可分离式的测量的过程为：yi＝ΦSi(x)ΦT；其中，yi为随机测量值；Si(x)是像素置乱后的图像分成的图像块，表示第i个图像块；Φ是部分哈达玛矩阵，ΦT是Φ的转置矩阵。4.如权利要求1或2所述的压缩感知图像编码传输方法，其特征在于，在步骤4)中，所述非均匀量化器采用Lloyd-Max方法针对标准高斯分布设计量化台阶和量化电平，并制成...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯兴松，陈赞，邹屹洋，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61