【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种基于压缩采样的多视点图像联合重 构方法和系统。
技术介绍
一直以来，科学家在香农_乃奎斯特采样定理的指导下来设计和制作相应的数据 采集系统。但是，香农采样定理只是给出了为准确重构原始信号所需要的充分条件，采集的 数据中包含很强的相关性。因此，为了便于传输和存储采集到的数据，需要对其做进一步的 压缩。鉴于在香农采样定理中只利用信号是带限的这一先验知识，最近由Donoho等人通过 充分利用信号在一组基上可以稀疏表示这一先验知识提出了一种可以直接获取压缩数据的数据采集方法-压缩感知(D. L. Donoho, "Compressed sensing,，，IEEE Transactionson Information Theory, vol. 52，no. 4，pp. 1289-1306，Apr, 2006.)。采样数据通过随机投 影的方式来获取，而原始信号则通过非线性最优化的方法来重构。由于所采集到的数据的 冗余度非常低，可以直接用来做存储和传输。此外，由于压缩感知利用了较香农采样定理更 多的先验知识，它能够从在亚乃奎斯特采...
【技术保护点】
一种基于压缩采样的多视点图像联合重构方法，其特征在于，包括以下步骤：通过多个压缩感知数据采集设备获得现实场景的多个视角的图像；根据获得的所述多个视角的图像计算所述多个视角图像之间的视差图；和基于所述多个视角图像之间的视差图以及所述多个视角的图像对多视角图像进行联合重构。
【技术特征摘要】
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