专利名称：一种基于光学条带波变换的图像压缩方法
技术领域：
本发明涉及图像压缩、视频压缩领域，特别涉及一种基于光学条带波变换的图像压缩方法。
背景技术：
随着信息网络化的发展，人们对图像的存储和通信的需求越来越大，数据量也越来越大，图像压缩技术显得越来越重要。图像的压缩主要包括变换、量化和熵编码三部分，主要作用分别为去相关、进一步减少数据量和用二进制编码表示。图像压缩起源于上世纪二十年代，第一代图像编码技术理论以信息论和数字信号处理技术为基础，以除去图像数据中的线性相关性为目的，受限于当时的技术，去除冗余信息能力有限，压缩比受到限制。第二代图像编码技术，打破香农信息论框架的局限性，考虑到了图像信息中各种特征和人 类的视觉特性，获得了高压缩比。进入上世纪九十年代后，伴随着现代图像传感器技术的发展，图像压缩技术已经成为一种“开放技术”，被广泛的应用于各领域。特别是近几年，人工神经网络理论、小波变换理论、分形理论等的建立，相应地使小波变换编码、分形编码和模型基编码成为最具有代表性的第二代图像编码技术。目前研究最热的离散余弦变换、小波变换编码、分形图像压缩编码技术等没有充分考虑人眼视觉系统的适应性，且具有块效应和不能实时处理等缺点。从国际数据压缩技术的发展来看，基于内容的图像压缩编码方法是未来编码的发展趋势。其不仅能满足进一步获得更大的图像数据压缩比的要求，而且能实现实时处理的功能。因此，图像编码将朝着多模式和跨模式的方向发展，更多的考虑信息的交互性、可分级性、灵活性。随着数学理论、信息论和计算机视觉等的发展必然会有功能更全面的更有效的图像压缩编码技术的产生。当前的图像压缩编码技术存在几何畸形、高频部分损失、块效应、难以实时压缩、搜索匹配量大、图像失真等缺点。因此急需一种实时、快速和精确实现图像压缩的方法。
发明内容
有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种实时、快速和精确实现图像压缩的方法。本发明的目的是这样实现的
本发明提供的一种基于光学条带波变换的图像压缩方法，包括以下步骤
S1:获取图像信号；
52:采用光学条带波变换获取图像信号的稀疏矩阵；
53:采用高斯随机矩阵作为测量矩阵；
54:利用稀疏矩阵和测量矩阵通过并行乘法计算获取压缩信号；
55:对图像的压缩信号进行解压缩重构图像。
进一步，所述步骤S2中的光学条带波变换，具体步骤如下
521:利用现有的光学小波变换方法实现对图像信号进行二维小波变换的多尺度分解，并形成小波系数；
522:利用计算机通过数值计算完成最优四叉树剖分；
S23:根据光学系统中联合变换相关法与条带波变换中寻求最优方向的目标函数的特点，建立数学模型，提出合适的光学实现方法，完成逐一寻找最优四叉树剖分的各个字块的最优方向；
S24:利用电学数值计算系统，根据最优方向借助正交投影和小波系数重新排列，得到
一维离散信号，实施一维方向小波变换，最终得到图像信号的稀疏矩阵。进一步，所述步骤S22中的最优四叉树剖分为四叉树分割法和CART 二分递归分割。进一步，所述光学系统中联合变换相关法，其具体步骤为将激光经过分光准直后，一部分光作为入射光照射在第一空间光调制器上，第一空间光调制器位于第二透镜的前焦点处，另一部分光照射在第二空间光调制器上。第二透镜对输入图像成像，成像在第一CCD上，探测到的是输入图像的联合变换功率谱，并将功率谱传输至计算机后，计算机将功率谱输入第二空间光调制器，经过第三透镜反变换作用，在第三透镜的后焦面处得到输出，利用第二 CCD采集得到输入图像的空域滤波结果。 进一步，所述测量矩阵采用基于FPGA矩阵的并行运算算法实现，具体步骤如下
531:设置高斯随机测量矩阵并放入FPGA可编程门阵列的ROM中；
532:把光学条带波变换方法产生的稀疏矩阵以串行方式输入并存储在RAM中；
533:按时间流程在FPGA可编程门阵列中将稀疏矩阵分块处理；
534:通过稀疏矩阵和测量矩阵的并行乘法运算，实时获取压缩信号。进一步，所述步骤S5中的解压缩采用正交匹配跟踪算法。进一步，所述步骤S4中的并行乘法计算是在FPGA中进行的。本发明的优点在于本发明将光学条带波变换方法应用于图像或视频压缩编码，结合压缩感知理论，采用FPGA矩阵并行计算算法实现测量矩阵的并行，实现实时处理功能，更快速、精确的重构原始信号。本发明采用光学条带波变换进行多尺度几何分析，能很好的体现图像的高维几何特征，自适应的图像多尺度几何分析方法(第二代条带波变换)先进行边缘检测，再利用边缘信息对原函数进行最优表示。该方法运用光学技术和电学系统综合实现光学条带波变换。由于光学技术具有极快的响应能力、极强的互连能力与并行能力，以及存储能力，利用光子作为信息载体存储、传输和处理信息，因此能够实现实时处理。
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中
图1为基于光学条带波变换的图像/视频的压缩；
图2为基于正交匹配跟踪算法的图像/视频重构；
图3为联合变换相关器。
图中，分光镜1、第一透镜2、参考图像3、目标图像4、第一空间光调制器5、第二透镜6、第一 (XD7、反射镜8、第二空间光调制器9、第三透镜10、输出11、第二 (XD12、计算机13。
具体实施例方式以下将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述；应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。图1为基于光学条带波变换的图像/视频的压缩，图2为基于正交匹配跟踪算法的图像/视频重构，图3为联合变换相关器，如图所示，本实施例提供的一种基于光学条带波变换的图像压缩方法，包括以下步骤
51:获取图像信号；
52:采用光学条带波变换获取图像信号的稀疏矩阵；
53:采用高斯随机矩阵作为测量矩阵；
54:利用稀疏矩阵和测量矩阵的在FPGA中的并行乘法计算获取压缩信号，实现对图像信号的实时压缩处理；
S5:为了对图像的压缩信号进行解压缩，对压缩后的信号采用正交匹配跟踪算法重构，实现图像的解压缩。运用联合变换相关器实现多尺度几何分析，输入的是多尺度几何分析滤波器的空域形式。其具体步骤为激光经过分光准直后，一部分光作为入射光照射在第一空间光调制器5上,第一空间光调制器5位于第二透镜6的前焦点处。另一部分光照射在第二空间光调制器9上。第二透镜6对输入图像成像，成像在第一 (XD7上，探测到的是输入图像的联合变换功率谱，传输至计算机后，计算机13将功率谱输入第二空间光调制器9，经过第三透镜10反变换作用，在第三透镜10的后焦面处得到输出11，利用第二 CCD12采集得到输入图像的空域滤波结果。光学条带波变换的具体步骤如下
521:利用现有的光学小波变换方法实现对图像信号进行二维小波变换的多尺度分解，并形成小波系数；
522:利用计算机通过数值计算完成最优四叉树剖分(一般通过四叉树分割法和CART二分递归分割的技术);
523:根据光学系统中联合变换相关法与条带波变换中寻求最优方向的目标函数的特点，建立数学模型，提出合适的光学实现方法，完成逐一寻找最优四叉树剖分的各个字块的最优方向；
S24:利用电学数值计算系统，根据最优方向借助正交投影和小波系数重新排列，得到一维离散信号，实施一维方向小波变换，最终得到图像信号的稀疏矩阵。所述测量矩阵采用基于FPGA矩阵的并行运算算法实现，具体步骤如下
531:设置高斯随机测量矩阵并放入FPGA可编程门阵列的ROM中；
532:把光学条带波变换方法产生的稀疏矩阵以串行方式输入并存储在RAM中；
533:按时间流程在FPGA可编程门阵列中将稀疏矩阵分块处理；
534:通过稀疏矩阵和测量矩阵的并行乘法运算，实时获取压缩信号。
所述重构采用正交匹配跟踪算法来实现图像的解压缩。具体步骤为将所选原子利用Gram-Schmidt正交化方法进行正交处理,再将信号在这些正交原子构成的空间上投影，得到信号在各个已选原子上的分量和余量，然后用相同方法分解余量。在每一步分解中，所选原子均满足一定条件，因此余量随着分解过程迅速减小。通过递归地对已选择原子集合进行正交化保证了迭代的最优性，从而减少了迭代次数。以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的
这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
权利要求
1.一种基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于包括以下步骤 S1:获取图像信号； 52:采用光学条带波变换获取图像信号的稀疏矩阵； 53:采用高斯随机矩阵作为测量矩阵； 54:利用稀疏矩阵和测量矩阵通过并行乘法计算获取压缩信号； 55:对图像的压缩信号进行解压缩重构图像。
2.根据权利要求1所述的基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于所述步骤S2中的光学条带波变换，具体步骤如下 521:利用现有的光学小波变换方法实现对图像信号进行二维小波变换的多尺度分解，并形成小波系数； 522:利用计算机通过数值计算完成最优四叉树剖分； S23:根据光学系统中联合变换相关法与条带波变换中寻求最优方向的目标函数的特点，建立数学模型，提出合适的光学实现方法，完成逐一寻找最优四叉树剖分的各个字块的最优方向； S24:利用电学数值计算系统，根据最优方向借助正交投影和小波系数重新排列，得到一维离散信号，实施一维方向小波变换，最终得到图像信号的稀疏矩阵。
3.根据权利要求2所述的基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于所述步骤S22中的最优四叉树剖分为四叉树分割法和CART 二分递归分割。
4.根据权利要求2所述的基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于所述联合变换相关法用于实现对图像进行多尺度几何分析，输入的是多尺度几何分析滤波器的空域形式，其具体步骤为将激光经过分光准直后，一部分光作为入射光照射在第一空间光调制器上，第一空间光调制器位于第二透镜的前焦点处，另一部分光照射在第二空间光调制器上；第二透镜对输入图像成像，成像在第一 CXD上，探测到的是输入图像的联合变换功率谱，并将功率谱传输至计算机后，计算机将功率谱输入第二空间光调制器，经过第三透镜反变换作用，在第三透镜的后焦面处得到输出，利用第二 CCD采集得到输入图像的空域滤波结果。
5.根据权利要求1所述的基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于所述测量矩阵采用基于FPGA矩阵的并行运算算法实现，具体步骤如下 531:设置高斯随机测量矩阵并放入FPGA可编程门阵列的ROM中； 532:把光学条带波变换方法产生的稀疏矩阵以串行方式输入并存储在RAM中； 533:按时间流程在FPGA可编程门阵列中将稀疏矩阵分块处理； 534:通过稀疏矩阵和测量矩阵的并行乘法运算，实时获取压缩信号。
6.根据权利要求1所述的基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于所述步骤S5中的解压缩采用正交匹配跟踪算法。
7.根据权利要求1所述的基于光学条带波变换的图像压缩方法，其特征在于所述步骤S4中的并行乘法计算是在FPGA中进行的。
全文摘要
本发明公开了一种基于光学条带波变换的图像压缩方法,包括以下步骤S1获取图像信号；S2采用光学条带波变换获取图像信号的稀疏矩阵；S3获取稀疏原始图像信号的测量矩阵；S4利用稀疏矩阵和测量矩阵在FPGA中的并行矩阵乘法运算获取压缩信号；S5:采用正交匹配跟踪算法重构从而对图像解压缩。本发明利用光学条带波变换方法获取图像的稀疏矩阵，结合压缩感知理论，采用FPGA并行算法实现稀疏矩阵和测量矩阵相乘的并行计算，实现实时处理功能，更快速获取图像的压缩信号。本发明采用光学技术实现光学条带波变换，光学技术具有极快的响应能力、极强的互连能力与并行能力、存储能力，利用光子作为载体存储、传输和处理信息，能够实现实时处理。
文档编号H04N7/26GK103024379SQ20121053451
公开日2013年4月3日 申请日期2012年12月12日 优先权日2012年12月12日
发明者尹宏鹏, 柴毅, 刘兆栋 申请人:重庆大学