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题名纹理对比度导向的图像自适应压缩感知测量方法
被引量：3
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作者
李然
葛悦
曾豫
孙艳歌
朱秀昌
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机构
信阳师范学院计算机与信息技术学院
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
北京交通大学计算机与信息技术学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期87-94,共8页
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基金
国家自然科学基金(61501393)
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文摘
压缩感知以部分随机变换代替全变换,仍可确保图像的高精度复原,可用于铁路系统中无线监控终端实现低复杂图像编码。传统图像压缩感知以相同的测量率实施分块测量,而由于分块稀疏度不同,常导致重建图像具有块效应,无法确保良好的率失真性能。为了解决该问题,本文提出利用图像纹理特征引导图像压缩感知,在感知端实施自适应测量。利用像素八连通区域内的最大梯度度量各像素的纹理变化程度,生成纹理特征图,利用纹理特征图计算各块纹理对比度,并以此为依据自适应设定各块的测量率,以块纹理对比度加权图像重建模型的目的函数,集中优化纹理细节的区域。实验结果表明,与由块方差、边缘特征主导的自适应测量方法相比,本文所提算法可确保较好的重建图像主观视觉质量,且率失真性能优于传统压缩感知重建算法。
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关键词
图像压缩感知
自适应测量
纹理对比度
自适应全局重建
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Keywords
image compressive sensing
adaptive measuring
texture contrast
adaptive global reconstruction
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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