一种基于均方误差的图像压缩感知采样方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于均方误差的图像压缩感知采样方法
本专利技术属于图像压缩领域，主要涉及一种基于均方误差的图像压缩感知采样方法。
技术介绍
压缩感知理论建立在对稀疏信号的随机采样基础之上，它通过降低数据维度的方式实现了一种新的采样方法，并以此为基础实现了高效的数据压缩。根据这一理论，人们可以在远低于奈奎斯特采样率的条件下对高维稀疏信号进行采样，通过产生少量的测量值而实现数据的压缩。再通过求解凸优化问题，利用得到的测量值对原始信号进行精确重构，实现数据的解压缩。经过压缩感知采样得到的数据，在完成对原始数据采样的同时，也完成了对数据的压缩，构成了高效的信息处理过程。同时，由于压缩感知理论实现信号采集的复杂度较低，因此适合基于大规模传感器网络的数据采集，并且整个实现过程较为简单，在实际应用中能够有效降低数据采集端的能耗。为了提高压缩感知采样对信号的处理效率，人们常通过设计高效的测量矩阵以减少数据降维过程中的信息损失，或者通过设计高效的重建算法以利用获得的测量值对原始信号进行精确重建。图像信号虽然无法直接在像素域进行稀疏表示，但如果将离散余弦变换或小波变换作用于图像信号，那么变换后得...
【技术保护点】
一种基于均方误差的图像压缩感知采样方法，其特征是它包括以下几个步骤：步骤1，预处理首先，用标准的计算压缩感知采样样本数的方法计算分辨率为C×R的图像X的采样样本总数S，这里，
【技术特征摘要】
1.一种基于均方误差的图像压缩感知采样方法，其特征是它包括以下几个步骤：步骤1，预处理首先，用标准的计算压缩感知采样样本数的方法计算分辨率为C×R的图像X的采样样本总数S，这里，r代表压缩感知采样率，C代表原始图像的宽度，R代表原始图像的高度，符号表示对符号内的数按照四舍五入的方式取最接近于它的整数；其次，用标准的无重叠式图像分块方法将图像X划分为N个互不重叠的、边长为l的正方形图像块，记为b1，b2，…，bi，…，bN，这里，N代表所产生的图像块的个数，并且N＝(C·R)/l2，i代表图像块的索引，i∈{1，2，…，N}；步骤2，图像块转化为列向量用标准的矩阵转化为列向量的方法将步骤1产生的图像块bi转化为列向量，记为xi，这里，xi中的元素个数为l2；步骤3，均匀压缩感知采样首先，用标准的计算压缩感知采样样本数的方法计算步骤2得到的列向量xi的采样样本数，记为n，这里，接着，根据n和标准的压缩感知采样方法对xi进行压缩感知采样，将得到的数据记为αi；最后，用标准的基于SL0的信...
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