• 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03
    • / 22
    • 下载费用:20 金币  

    重庆时时彩一星攻略: 一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    CN201410077183.7

    申请日:

    2014.03.04

    公开号:

    CN103985145A

    公开日:

    2014.08.13

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 11/00申请日:20140304|||公开
    IPC分类号: G06T11/00; G06T5/00 主分类号: G06T11/00
    申请人: 西安电子科技大学
    发明人: 刘芳; 李玲玲; 李微微; 焦李成; 郝红侠; 戚玉涛; 李婉; 马晶晶; 尚荣华; 于昕
    地址: 710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学
    优先权:
    专利代理机构: 西安智萃知识产权代理有限公司 61221 代理人: 张超
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410077183.7

    授权公告号:

    103985145B||||||

    法律状态公告日:

    2017.05.24|||2014.09.10|||2014.08.13

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法,过程为:接收低频信息和高频子带分块观测,根据基于边缘信息的先验模型生成各块观测的位置块,并据此对各块观测进行边缘块观测和非边缘块观测的划分;对各非边缘块的观测执行局部聚类操作,对各类的聚类中心块观测,在定义了联合稀疏的适应度函数下通过遗传算法求解最优系数,并将各聚类中心块对应的最优系数作为同类各块观测的最优系数;对各边缘块观测,也使用遗传算法求解对应的最优系数;最后合并所有块的最优系数,并结合低频信息进行小波逆变换获得重构图像。与OMP、BP及IHT方法相比,本发明较好地利用了图像的结构信息,获得了质量较好的重构图像。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法,其特征在于:包括如下步骤: 
    (1)输入低频子带Y0和三个高频子带的分块观测Yt,其中t∈{v,h,d},表示子带的方向,其中v表示垂直方向,h表示为水平方向,d表示对角方向; 
    (2)获得三个高频子带对应的位置矩阵Pt; 
    (2a)将三个高频子带系数置0,结合低频子带Y0,做小波逆变换,得到一幅边缘模糊的图像I1; 
    (2b)用canny算子对边缘模糊的图像I1进行边缘检测,得到一幅只含有边缘信息的图像I2; 
    (2c)对只含有边缘信息的图像I2执行一层小波变换,得到一个低频子带Y1和三个含有边缘信息的高频子带为St; 
    (2d)以作为方向为t的子带的阈值,将对应子带St中模值大于对应阈值的位置标记为1,意为该位置处为大系数,而将模值小于对应阈值的位置标记为0,意为该位置处为小系数,这样获得三个高频子带对应的位置矩阵Pt,其中μt为子带St的模值的均值,为伸缩因子,本文中取
    (3)对位置矩阵Pt执行提取疫苗和注射疫苗的操作,得到位置矩阵P′t; 
    (4)对位置矩阵P′t执行分块操作,得到三个高频子带下各块观测对应的位置块p′t,i; 
    为了记录初始位置块p′t,i的信息,将p′t,i保存为变量p″t,i,即p″t,i=p′t,i,后续只对变量p″t,i进行操作; 
    其中i表示块号,若图像大小为512×512,则i=1,2,...256,若图像大小为256×256,则i=1,2,...128 
    (5)根据得到的三个子带下各块观测的位置块p″t,i对各块观测进行边缘块观测和非边缘块观测的划分; 
    (6)根据第(5)步的边缘块观测和非边缘块观测的划分结果,对三个高频子带的分块观测Yt中所有非边缘块观测执行局部相似聚类,得到对应于三个子带中非边缘块观测聚类的集合: 

    其中,at,i表示方向为t的子带的第i类对应的集合,其中i=1,2,Lct,ct表示方向为t的子带聚类的类别数; 
    (7)按照种群初始化策略分别初始化三个高频子带下各个聚类中心块观测及各个边缘块观测对应的系数块种群Q={qt,i,j},其中i表示各聚类中心块观测及各个边缘块观测的块号,j=1,2,Ln,n为种群规模; 
    (8)对三个高频子带下的各个系数块种群Q={qt,i,j}执行交叉操作,得到交叉后的子代系数块种群Q′={q′t,i,j}; 
    (9)对三个高频子带下的各个子代系数块种群Q′执行变异操作,得到变异后的子代系数块种群Q″={q″t,i,j}; 
    (10)对各聚类中心的系数块和边缘的系数块分别定义两种不同的适应度函数以对子代种群Q″执行相应的种群更新操作; 
    (11)分别从三个子带下各个子代种群Q″中选择出各个系数块对应的最优系数个体,若该系数块为非边缘块,则将其对应的最优系数个体作为其同类的各个系数块的最优系数块,然后对所有最优系数块执行合并块操作,形成各子带对应的系数Bt; 
    (12)若进化代数满足停止条件,则转步骤(13),否则,利用各个聚类中心系数块和边缘的系数块选择出的最优系数个体更新该块对应的位置块和系数块种群,转入步骤(8); 
    (13)结合保留的低频子带系数Y0及步骤(11)中得到的三个高频子带系数Bt,进行小波逆变换,得到重构图像。 

    2.  根据权利要求1所述的一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法,其特征在于:所述步骤(5)中根据得到的三个子带下各块观测的位置块p″t,i对各块观测进行边缘块观测和非边缘块观测的划分,若某块观测对应的位置块p″t,i为全0矩阵,则将该块观测划作非边缘块观测,否则,将其作为边缘块观测。 

    3.  根据权利要求1所述的一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法,其特征在于:所述步骤(6)中对三个高频子带的分块观测Yt中所有非边缘块对应的观测执行局部相似聚类,t∈{v,h,d},以对大小为512×512的图像进行操作为例即块号i=1,2,...256,具体过程如 下: 
    (6.1)计算Yt中各个非边缘块观测yt,i的标准差σt,i,i表示块号; 
    (6.2)对各个非边缘块观测都初始化一个未聚类的标志marki,即令marki=0,i表示块号;如果方向子带t下的第i个块观测为某一类的聚类中心块观测的话,则我们用符号at,i来表示这个类;初始时令i=1,表示从第一块开始执行聚类操作; 
    (6.3)若第i个块观测为非边缘块观测且该块未被聚类,即marki=0,则转(6.4),否则,转(6.6) 
    (6.4)将第i个块观测作为类at,i的聚类中心块观测; 
    (6.5)观察第i块的八个邻域块中的所有块观测:假设j表示第i块的八个邻域块中的其中一个块观测,若第j个块观测为非边缘块观测且markj=0,表示第j个块观测未被聚类,则计算第j个块观测的标准差σt,j与第i个块观测的标准差σt,i的差值,即Cj=σt,i-σt,j,若|Cj|≤τ,其中τ为阈值,τ=0.01,则将第j个块观测加入聚类中心为第i个块观测的类at,i中,令markj=1,表示该块已被聚类; 
    (6.6)令i=i+1,若i≤256,则转(6.3),否则,表示所有块都已聚类完毕,统计该方向上聚类的类别数,记作ct。

    4.  根据权利要求1所述的一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法,其特征在于:所述步骤(10)中对各聚类中心的系数块和边缘的系数块分别定义两种不同的适应度函数以对子代种群Q″执行相应的种群更新操作按如下过程进行: 
    (10.1)若当前块为非边缘块,也即当前块为一个聚类中心块,则按以下适应度函数计算各个个体的适应度f(q″t,i,j),表示如下: 

    其中,t∈{v,h,d},表示的是该块所属子带的方向,其中v表示垂直方向,h表示为水平方向,d表示对角方向;由步骤(6)可得,at,i表示方向为t的子带中以第i块作为聚类中心 块的类;yt,k为方向为t的子带中类at,i中的第k块对应的观测,q″t,i,j为该聚类中心块所对应的种群Q″中的第j个系数个体,f(q″t,i,j)即为个体q″t,i,j的适应度; 
    若当前块为边缘块,则按以下适应度函数计算各个个体的适应度f(q″t,i,j),表示如下: 

    其中,t∈{v,h,d},表示的是该块所属子带的方向,其中v表示垂直方向,h表示为水平方向,d表示对角方向;yt,i为方向为t的子带中第i块对应的观测,q″t,i,j为该块所对应的种群Q″中的第j个系数个体,f(q″t,i,j)即为个体q″t,i,j的适应度; 
    (10.2)将Q″中所有个体的适应度与上一代种群Q中所有个体的适应度相比较,从中选择前n个适应度较大的个体更新种群Q,并将适应度最大的个体作为本代进化的最优个体。 

    关 键 词:
    一种 基于 联合 稀疏 先验 约束 压缩 感知 图像 方法
      专利查询网所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    0条评论

    还可以输入200字符

    暂无评论,赶快抢占沙发吧。

    关于本文
    本文标题:一种基于联合稀疏和先验约束的压缩感知图像重构方法.pdf
    链接地址://www.4mum.com.cn/p-6140817.html
    关于我们 - 网站声明 - 网站地图 - 资源地图 - 友情链接 - 网站客服客服 - 联系我们

    [email protected] 2017-2018 www.4mum.com.cn网站版权所有
    经营许可证编号:粤ICP备17046363号-1 
     


    收起
    展开
  • 四川郎酒股份有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度环保奖 2019-05-13
  • 银保监会新规剑指大企业多头融资和过度融资 2019-05-12
  • 韩国再提4国联合申办世界杯 中国网友无视:我们自己来 2019-05-11
  • 中国人为什么一定要买房? 2019-05-11
  • 十九大精神进校园:风正扬帆当有为 勇做时代弄潮儿 2019-05-10
  • 粽叶飘香幸福邻里——廊坊市举办“我们的节日·端午”主题活动 2019-05-09
  • 太原设禁鸣路段 设备在测试中 2019-05-09
  • 拜耳医药保健有限公司获第十二届人民企业社会责任奖年度企业奖 2019-05-08
  • “港独”没出路!“梁天琦们”该醒醒了 2019-05-07
  • 陈卫平:中国文化内涵包含三方面 文化复兴表现在其中 2019-05-06
  • 人民日报客户端辟谣:“合成军装照”产品请放心使用 2019-05-05
  • 【十九大·理论新视野】为什么要“建设现代化经济体系”?   2019-05-04
  • 聚焦2017年乌鲁木齐市老城区改造提升工程 2019-05-04
  • 【专家谈】上合组织——构建区域命运共同体的有力实践者 2019-05-03
  • 【华商侃车NO.192】 亲!楼市火爆,别忘了买车位啊! 2019-05-03