基于图像统计信息的自适应采样方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，具体说是一种基于图像统计信息的自适应采样方 法，可用于图像的处理。
【背景技术】
[0002] 近年来，CS理论被证明为信号压缩的有效办法之一，在基于CS的信号处理过程 中，能够同时进行采样和压缩，且采样率小于2倍的信号最高频率。
[0003] 在 CS 的基础上，L. Gan 等在文献 "Block compressed sensing of natural images, presented at proceedings of the International Conference on Digital Signal Processing, Cardiff, UK, (2007)403-406. " 中首次提出了 BCS 理论，在基于 BCS 的 图像处理过程中，所有图像块都采用固定的采样矩阵，且对每个图像块进行单独重构；据 此，相比于CS，BCS进一步降低了计算复杂度、减少了占用的存储空间。然而，该方法在采样 过程中，忽略了图像块之间的差异性，从而影响了重构图像的整体质量。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于针对上述采样方法的不足，提出了一种基于图像统计信息的自 适应采样方法，以减弱或去除重构图像中的块效应，能够有效提高图像的重构质量。
[0005] 实现本发明的技术思路是：计算图像块在像素域和变换域的统计信息并进行线性 组合，然后重构出原始图像，该方法包括如下步骤：
[0006] (1)输入一幅大小为N= IeX仁的图像，将其分割成m个大小为η BXnB的图像块， 且M = rN为整幅图像的采样数目；
[0007] (2)计算图像块在像素域的统计信息：
[0008] 在图像的像素域中，通过方差计算，可将图像块分为纹理块和光滑块两类。方差大 的图像块为纹理块，并分配更多的采样数目，反之，方差小的图像块为光滑块，只需要分配 少量的采样数目。图像块Xi的方差可计算为：
【主权项】
1. 一种基于图像统计信息的自适应采样方法，包括如下步骤： (1) 一幅图像X经过压缩感知（CompressedSensing，CS)框架处理之后，可获得一个 观测值： y= 〇x=O^a 其中，a是图像x在变换域的稀疏表示，W是一个LXL的基矩阵，且x=Wa; (2) 在分块压缩感知（CompressedSensing，BCS)中，每个图像块Xi采用一个固定的采 样矩阵〇B，然后可以获得一个相应的采样值7i: Yi= °BXi= ?B^Bai 其中，是一个nBXB2的矩阵，~=卜是从B2XB2的随机矩阵S中选择的行数，r为整幅图像的采样率，是一个B2XB2的基矩阵，且使得、=WBai; (3) 在自适应BCS中，自适应采样矩阵％分配给每一个BXB的图像块^，获得的采样 值yi为：
其中，％是一个乂xf矩阵，它是从S中提取的仏行数，~:是分配给图像块&的采 样数目； (4) 计算图像块在像素域和变换域的统计信息； 4a)计算图像块在像素域的统计信息；在图像的像素域中，通过方差计算，可将图像块 分为纹理块和光滑块两类；方差大的图像块为纹理块，并分配更多的采样数目，反之，方差 小的图像块为光滑块，只需要分配少量的采样数目；图像块\的方差可计算为：
其中，yi为图像块x^勺均值，为图像块x1第j个像素点； 4b)计算图像块在变换域的统计信息；在图像的变换域中，图像DCT系数也代表着图像 具体的内容；其中，纹理块的DCT系数往往具有更大的幅值，相反，光滑块的DCT系数幅值相 对较小；本方法设定了一个阈值，当图像块的DCT系数的绝对值大于该阈值时，该系数被记 为重要系数；该阈值可定义为：
其中，X」是图像块x^勺DCT系数，并用si表示图像块x^勺DCT重要系数总数；然后，依 据Si的大小，进行采样数目的分配； (5) 引入一个预分配因子w( ?)，图像块在像素域和变换域内的统计信息进行线性组 合； (6) 制订分配方案，对具有不同结构特征的图像块分配不同的采样数目。
2. 根据权利要求1所述的基于图像统计信息的自适应采样方法，其特征在于：步骤（5) 中引入的预分配因子w( ?)，对图像块在像素域和变换域内的统计信息进行线性组合：
其中，X是一个控制参数，且〇 <A< 1。
3.根据权利要求1所述的基于图像统计信息的自适应采样方法，其特征在于：步骤（6) 制订精细的分配方案，按照以下步骤进行： 第一步：假设一幅总像素为N=IeX仁的图像，采样数为M=rN，它被分割成mfnBXnB 的图像块，且
，图像块\被分配的采样数目为：
然后对所有块进行分类，若4，图像块记为匕，否则记为P1;并且在P^中，若
第二步：对分配方法进行微调；计算剩余的采样数目：
第三步：调整Pi中的采样数目：
第四步：然后把P# 的图像块放回PA;重复第二步到第四步，直到八=〇 ; 第五步：以上分配和调整之后，每一个仏,:都已经被确定了，并且满足#，防 止了过采样的发生； 第六步：对每个图像块采样数目进行量化，且采样数目为10的整倍数：
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像统计信息的自适应采样方法，其实现步骤为：（1）输入一幅完整的图像；（2）将图像分割成大小相等的图像块；（3）分别计算图像块在像素域和变换域的统计信息，并进行线性组合；（4）根据统计信息自适应分配采样数目；（5）对采样数目进行微调；（6）对采样数目进行量化；（7）重构原始图像。本发明能够明显减弱或去除重构图像中的块效应，并有效地提高了重构图像的质量。
【IPC分类】H04N19-625, H04N19-132, H04N19-176
【公开号】CN104780368
【申请号】CN201510205479
【发明人】罗晖, 杨成武, 李功
【申请人】华东交通大学
【公开日】2015年7月15日
【申请日】2015年4月28日