基于压缩感知理论的图像分区压缩及重构技术

简介：
本研究探讨了利用压缩感知理论进行图像分割与高效压缩的方法，并提出了一种创新的图像重构算法，旨在减少数据存储需求同时保持高质量视觉效果。 压缩感知理论在数据获取、存储/传输以及数据分析处理方面具有显著优势，近年来成为研究热点。考虑到大多数图像信号的信息分布存在差异，在编码阶段，对图像进行分块，并结合熵估计与边缘检测方法来计算各图像块的信息含量。随后从两个不同角度分类采样：依据信息量的多少将图像块分为平滑、过渡和纹理三类，使用不同的采样率；根据信息量分布特征采用不同的采样策略。 在解码阶段，根据不同类型的图像块构造相应的线性算子进行重构，并利用改进的迭代阈值算法去除块效应与噪声。实验结果表明，该方法不仅提高了图像重构质量、缩短了重构时间，而且对于纹理边缘丰富的图像具有更好的重构效果。