[发明专利]基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法

权利要求书

1.一种基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法，该方法对经过Contourlet变换的图像数据的高频部分再经过压缩感知方法处理，低频子带直接作为低频数据传输；在解码过程中做相应的逆变换得到复原图像；其特征在于，

编码过程包括如下步骤：

(1) 编码器读入原图像数据，对编码器第一层的输入数据即原图像，进行拉普拉斯（LP）变换即进行多尺度分解，变换后图像分为低频部分与高频细节部分；

(2) 将高频细节部分利用方向滤波器组（DFB）根据设定的方向数进行多方向分解；

(3) 图像经LP分解后得到的低频部分作为第二层的输入数据；剩下的经过方向分解后的高频数据视为第一层数据输出；

(4) 对第二层的输入数据作相同变换，产生新的数据即第二层数据又作为第三层的输入数据，依次循环变换下去，直到满足要求的层数；

(5) 顶层数据直接作为低频子带系数保持不变，选择合适的M值，构造M×N/2大小的服从（0，1/N）高斯分布的测量矩阵                                                分别对低频子带和高频子带进行测量，得到少量的测量系数；

解码过程包括如下步骤：

(1) 利用OMP算法分别对测量后的高低频系数矩阵进行重构，并进行DFB与LP逆变换，得到次高层的低频系数；

(2) 解码器读入接收到的图像数据，对次高层的高频测量系数进行OMP重构，对重构后的系数进行DFB逆变换；

(3) 将变换后的系数与输入的低频系数一起进行LP逆变换得到更低一层的输入数据，依次循环下去，直到最低一层数据； 

(4) 对第一层图像数据进行DFB和LP逆变换，得到重构图像，至此解码过程结束。