【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术涉及，具体地说是一种针对低对比度图像在压缩传感测量后的重建过程中易损失细节进行最大限度保持的方法。本专利技术在分块压缩传感测量基础上，采用滤波投影landweber迭代重建算法，并且在稀疏变换时采用适合的多尺度几何分析变换域，从而最大限度降低重建图像的细节损失。本专利技术可以很好地保持低对比度图像压缩重建后的边缘信息，尽可能的保持图像的视觉效果。【专利说明】
本专利技术涉及，具体地说是一种针对低对比度图像在压缩传感测量后的重建过程中易损失细节的问题而进行最大限度保持的方法。
技术介绍
由Candes、Romberg、Tao和Donoho等人在2004年提出的压缩感知理论表明，可以在不丢失逼近原信号所需信息的情况下，用最少的观测次数来采样信号，实现信号的降维处理，即直接对信号进行较少采样得到信号的压缩表示，且不经过进行N次采样的中间阶段，从而在节约采样和传输成本的情况下，达到了在采样的同时进行压缩的目的。Candes证明了只要信号在某一个正交空间具有稀疏性，就能以较低的频率(M〈〈N)采样信号，而且可以以高概率重构该信号。即，设定设长度为N的信号X在某正交基或框架Ψ上的变换系数是稀疏的，如果我们可以用一个与变换基Ψ不相关的观测基:MXN(M〈〈N)对系数向量进行线性变换，并得到观测集合Y:MX I。那么就可以利用优化求解方法从观测集合中精确或高概率地重构原始信号X。图2是基于压缩感知理论的信号重构过程框图。基于压缩感知的信号重构主要包含了信号的稀疏表示、编码测量和重构算法三个步骤。第一步，如果信号X e Rn在某个正交基或紧框架...
【技术保护点】
一种针对低对比度图像的分块压缩传感方法，其特征在于，包括以下步骤分块压缩传感：将原始图像分成若干个图像块，并用与每个图像块尺寸相应的测量矩阵进行测量；重建算法框架：基于压缩传感理论，其变换域选择为多尺度几何分析变换域，重构算法选取为投影Landweber算法。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵怀慈，杜梅，赵春阳，王帅，郝国明，
申请(专利权)人：中国科学院沈阳自动化研究所，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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