基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法

基于分块的压缩感知算法适用于图像信号的处理,通过平滑迭代阈值投影法可以快速重构图像,但存在低采样率下重构图像质量较差的缺点。基于全变差分的分块压缩感知算法,在一定程度上能提升重构效果,但降低了运算速度。针对以上算法的不足,提出基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法。根据小波分解后不同层对重构结果影响所占权重不同的特性,自适应分配给每一层不同的采样率,并在重构时将平滑迭代阈值投影法应用到每一层的每一个子带的分块上。实验结果表明,与传统的迭代阈值投影法相比在重构质量上提高了1~3 d B,在重构速度上与迭代阈值投影法相当并优于全变差分法。     

结合图像信号显著性的自适应分块压缩采样

均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样, 无法有效地分离出重要区域和背景区域。为此,本文提出了一种基于显著性的自适应分块压缩采样方法。根据图像信号的显著性,该方法利用四叉树算法进行自适应图像分块,有效分离出重要区域和背景区域。根据区域块的显著度动态设置观测值数量,重要度区域设置高采样率,背景区域设置低采样率,从而提高重要区域的图像重建质量。实验分析表明,在得到更好的视觉效果的同时,本文算法观测值数量较少,且重构图像的PSNR(峰值信噪比)、MSSIM（平均结构相似性）指标,以及运行时间均优于均匀分块压缩采样算法。     

基于纹理自适应全变分滤波的图像分块压缩感知优化算法

图像分块压缩感知重构模型通过分块方式解决了压缩感知中观测矩阵过大带来的计算复杂度较高和存储空间较大的问题,但分块重构时会产生块效应,其需要通过去块效应滤波加以消除。现有的滤波方法并未考虑图像纹理细节恢复问题,造成了重构质量的降低。为解决该问题,首先提出了一种基于灰度熵的纹理自适应采样方法。随后分析了分块压缩感知中块效应的产生和经自适应采样后块效应得到缓解的原因,并将全变分滤波引入到图像分块压缩感知平滑投影迭代重构过程之中,提出了一种基于图像分块纹理信息的双树离散小波硬阈值滤波和全变分滤波的自适应加权滤波模型,用其取代原平滑投影迭代算法的滤波过程,在自适应采样缓解块效应的基础上,更有效地保存图像的细节信息。仿真实验表明,与多种已有方案相比,该方案可显著提升重建图像的主客观质量,同时可有效保留图像的纹理细节。     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

基于灰度共生矩阵的图像自适应分块压缩感知方法

分块压缩感知的提出很好地弥补了大尺寸图像占用资源多、重构耗时长等不足,但重构后的图像存在明显的块效应。针对现有图像纹理复杂度分析不够准确,导致自适应采样率分配后块效应降低不理想的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的图像自适应分块压缩感知方法。该方法通过共生矩阵分析图像的纹理特性,自适应分配采样率,在总采样率不变的前提下使纹理复杂度高的子块获得较高的采样率,纹理复杂度低的子块获得较低的采样率,并用SAMP(Sparsity Adaptive Matching Pursuit)算法实现重构。仿真结果显示,所提方法能够有效地解决块效应问题,尤其对于局部图像而言,重构图像的画质得到了明显改善。     

图像分块压缩感知中的自适应粒重建算法

在图像分块压缩感知（Block compressed sensning, BCS）框架下,基于平滑投影Landweber迭代的重建算法能以低计算复杂度确保良好率失真性能,尤其是采用主成分分析（Principle component analysis, PCA）作自适应硬阈值收缩。然而,在PCA学习过程中忽略了图像局部结构特性平稳,会影响Landweber迭代重建性能的提升。针对该问题,本文采用粒计算（Granular computing, GrC）理论,根据图像子块结构特性将图像分解为若干粒,再实施PCA学习各粒的稀疏表示基底,并 对粒内子块硬阈值收缩去噪。由于粒内图像子块具有平稳的结构特性,可有效改善硬阈值收缩性能。实验结果表明,与传统算法相比,本文算法重建图像的整体客观质量较优, 且可更好地保护边缘与纹理等重要细节,主观视觉质量良好,与此同时,保证了较低的重建计算复杂度。     

图像自适应分块的压缩感知采样算法

目的 在图像压缩感知过程中,不管是整体采样还是固定分块采样,都不能充分利用图像的稀疏性,存在采样率与图像重构质量的矛盾。提出了一种基于图像纹理变化的自适应分块感知采样算法ABCS(adaptive block compressed sensing),再结合JPEG量化思想,在不降低图像重构质量的前提下降低采样率,更大地提高压缩比。方法 首先进行图像预分块,计算分析各块纹理复杂度,当图像块纹理复杂度低于相应阈值,选择最佳采样率对各块观测采样,当图像块纹理复杂度高于相应阈值,需再分块,重复上述步骤,达到最小16×16块时停止分块。当最小块的纹理复杂度高于最大阈值采用JPEG量化编码,其他块选择匹配的采样率,以压缩感知方式压缩。结果 ABCS算法与典型的压缩感知重构算法结合并与其原始算法比较,在相近采样率条件下,图像重构质量提高明显,尤其在低采样率下性能更佳,如20%采样率下重构图像PSNR值达到30 dB左右。结论 提出的自适应的分块采样充分利用图像的稀疏分布,提高压缩感知的效率;高复杂纹理块采用JPEG编码处理,避免了重构质量差的缺点,同时减少了重构时间。     

一种改进的图像分块压缩感知模型

分块压缩感知用于图像获取可以解决传统压缩感知在重构时运算量大的问题,但是运用分块压缩感知却使重构图像的质量有所降低。提出了一种改进的图像分块压缩感知算法。该算法通过对观测矩阵加权,保证了图像低频部分在重构时获得更大的精度,提高了图像的质量。另外,算法根据各图像块不同纹理复杂性,自适应地改变观测值数目,使得在保证图像质量的前提下,重构所需的总观测值数目更少。实验证明了该算法的有效性。     

快速3维坐标变换的绘制算法

目的 基于深度图的绘制(DIBR)是一种新型的虚拟视点生成技术,在诸多方面得到了广泛的应用。然而,该技术还不能满足实时性的绘制需求。为了在保证绘制质量不下降的前提下,尽可能地提高绘制速度,提出了一种高效的3D-Warping(3维坐标变换)算法。方法 主要在以下3个方面进行了改进:1)引入了深度—视差映射表技术,避免了重复地进行视差求取操作。2)对深度平坦的像素块进行基于块的3D-Warping,减少了映射的次数。对深度非平坦像素块中的像素点采取传统的基于像素点的3D-Warping,保证了映射的准确性。3)针对两种不同的3D-Warping方式,分别提出了相应的插值算法。在水平方向上,改进的像素插值算法对紧邻插值和Splatting(散射)插值算法进行了折中,只在映射像素点与待插值像素点很近的情况下才进行紧邻插值,否则进行Splatting插值;在深度方向上,它对Z-Buffer(深度缓存)技术进行了改进,舍弃了与前景物体太远的映射像素点,而对其他映射像素点按深度值进行加权操作。结果 实验结果表明,与标准绘制方案的整像素精度相比,绘制时间平均节省了72.05%;与标准绘制方案的半像素精度相比,PSNR平均提高了0.355dB,SSIM平均提高了0.00115。结论 改进算法非常适用于水平设置相机系统的DIBR技术中的整像素精度绘制,对包含大量深度平坦区域的视频序列效果明显,不但能够提高绘制的速度,而且可以有效地改善绘制的客观质量。     

基于非参数化采样的单幅图像深度估计

针对传统单幅图像深度估计线索不足及深度估计精度不准的问题,提出一种基于非参数化采样的单幅图像深度估计方法。该方法利用非参数化的学习手段,将现有RGBD数据集中的深度信息迁移到输入图像中去。首先计算输入图像和现有RGBD数据集多尺度的高层次图像特征;然后,在现有RGBD数据集中,基于高层次的图像特征通过kNN最近邻搜索找到若干与输入图像特征最匹配的候选图像,并将这些候选图像对通过SIFT流形变到输入图像进行对齐。最后,对候选深度图进行插值和平滑等优化操作便可以得到最后的深度图。实验结果表明,与现有算法相比,该方法估计得到的深度图精度更高,对输入图像的整体结构保持得更好。     

RGB-D结构相似性度量下的多边自适应深度图像超分辨率重建

目的 深度相机能够对场景的深度信息进行实时动态捕捉,但捕获的深度图像分辨率低且容易形成空洞。利用高分辨率彩色图像作为引导,是深度图超分辨率重建的重要方式。现有方法对彩色边缘与深度不连续区域的不一致性问题难以有效解决,在深度图超分辨率重建中引入了纹理复制伪影。针对这一问题,本文提出了一种鲁棒的彩色图像引导的深度图超分辨率重建算法。方法 首先,利用彩色图像边缘与深度图像边缘的结构相关性,提出RGB-D结构相似性度量,检测彩色图像与深度图像共有的边缘不连续区域,并利用RGB-D结构相似性度量自适应选取估计像素点邻域的最优图像块。接着,通过提出的定向非局部均值权重,在图像块区域内建立多边引导下的深度估计,解决彩色边缘和深度不连续区域的结构不一致性。最后,利用RGB-D结构相似性度量与图像平滑性之间的对应关系,对多边引导权重的参数进行自适应调节,实现鲁棒的深度图超分辨率重建。结果 在Middlebury合成数据集、ToF和Kinect数据集以及本文自建数据集上的实验结果表明,相比其他先进方法,本文方法能够有效抑制纹理复制伪影。在Middlebury、ToF和Kinect数据集上,本文方法相较于次优算法,平均绝对偏差平均降低约63.51%、39.47 %和7.04 %。结论 对于合成数据集以及真实场景的深度数据集,本文方法均能有效处理存在于彩色边缘和深度不连续区域的不一致性问题,更好地保留深度边缘的不连续性。     

自适应压缩感知的语音压缩重构算法研究

根据传统语音信号的处理过程和语音信号的特征,提出了利用自适应冗余字典KSVD算法、自适应观测矩阵和SAMP重构算法的压缩重构方法,通过仿真分析,并与普通压缩感知对比平均帧重构信噪比、相对误差,验证了压缩感知自适应算法的优越性。     

结合同场景立体图对的高质量深度图像重建

目的 越来越多的应用依赖于对场景深度图像准确且快速的观测和分析,如机器人导航以及在电影和游戏中对虚拟场景的设计建模等.飞行时间深度相机等直接的深度测量设备可以实时的获取场景的深度图像,但是由于硬件条件的限制,采集的深度图像分辨率比较低,无法满足实际应用的需要.通过立体匹配算法对左右立体图对之间进行匹配获得视差从而得到深度图像是计算机视觉的一种经典方法,但是由于左右图像之间遮挡以及无纹理区域的影响,立体匹配算法在这些区域无法匹配得到正确的视差,导致立体匹配算法在实际应用中存在一定的局限性.方法 结合飞行时间深度相机等直接的深度测量设备和立体匹配算法的优势,提出一种新的深度图像重建方法.首先结合直接的深度测量设备采集的深度图像来构造自适应局部匹配权值,对左右图像之间的局部窗立体匹配过程进行约束,得到基于立体匹配算法的深度图像;然后基于左右检测原理将采集到的深度图像和匹配得到的深度图像进行有效融合;接着提出一种局部权值滤波算法,来进一步提高深度图像的重建质量.结果 实验结果表明,无论在客观指标还是视觉效果上,本文提出的深度图像重建算法较其他立体匹配算法可以得到更好的结果.其中错误率比较实验表明,本文算法较传统的立体匹配算法在深度重建错误率上可以提升10％左右.峰值信噪比实验结果表明,本文算法在峰值信噪比上可以得到10 dB左右的提升.结论 提出的深度图像重建方法通过结合高分辨率左右立体图对和初始的低分辨率深度图像,可以有效地重建高质量高分辨率的深度图像.     

使用多层深度采样的屏幕空间环境光遮挡

为解决传统的基于水平线的屏幕空间环境光遮挡算法不能准确计算被遮挡物体的环境光遮挡值的问题,提出了一种使用多层深度采样的屏幕空间环境光遮挡算法。该算法使用桶型深度剥离算法获取场景中各层次的深度信息,并使用这些信息为场景中所有物体计算环境光遮挡值,有效解决了算法不能为被遮挡物体计算环境光遮挡值的问题。该算法的计算过程完全在图形处理器中完成。实验结果表明,该算法相对于原算法具有更好的真实感。     

图像深度估计硬件实现算法

目的 近年来,3DTV（3-dimension television）与VR（virtual reality）技术迅速发展,但3D内容的短缺却成为该类技术发展的瓶颈。为快速提供更多的3D内容,需将现有的2D视频转换为3D视频。深度估计是2D转3D技术的关键,为满足转换过程中实时性较高的要求,本文提出基于相对高度深度线索方法的硬件实现方案。方法 首先对灰度图进行Sobel边缘检测得到边缘图,然后对其进行线性追踪以及深度赋值完成深度估计得到深度图。在硬件实现方案中,Sobel边缘检测采用五级流水设计以及并行线轨迹计算方式,充分利用硬件设计的并行性,以提高系统的处理效率;在深度估计中通过等效处理简化“能量函数”的方式将算法中大量的乘法、除法以及指数运算简化成加法、减法和比较运算,以减小硬件资源开销;同时方案设计中巧妙借助SDRAM（synchronous dynamic random access memory）突发特性完成行列转换,节省系统硬件资源。结果 最后完成了算法的FPGA（field programmable gate array）实现,并选取了2幅图像进行深度信息提取。将本文方法的软硬件处理效果与基于运动估计的深度图提取方法进行对比,结果表明本文算法相较于运动估计方法对图像深度图提取效果更好,同时硬件处理可以实现对2D图像的深度信息提取,且具有和软件处理一致的效果。在100 MHz的时钟频率下,估算帧率可达33.18帧/s。结论 本文提出的硬件实现方案可以完成对单幅图像的深度信息提取且估算帧率远大于3DTV等3维视频应用中实时要求的24帧/s,具有很好的实时性和可移植性,为后期的视频信息处理奠定了基础。     

基于压缩感知的信号欠采样和重建研究

为了实现基于压缩感知理论的信号欠采样和重建,采用模拟信息转换器和正交匹配追踪（0rthogonal Matching Pursuit,OMP）算法对正弦脉冲信号的欠采样和信号重建进行了仿真分析。通过Matlab仿真分析验证了压缩感知理论在信号欠采样和重建过程中的可行性,通过对此在不同信噪比下的效果发现,在高信噪比时,性能较好,可以为信号采样系统和信号恢复处理系统的设计应用提供理论参考。最后,总结讨论了压缩感知在射频和无线通信领域的应用价值。