[发明专利]基于边缘提取与图像融合技术的压缩感知补偿方法

说明书

技术领域

本发明总体上涉及数字图像处理与压缩感知领域，更具体地涉及一种结合图像的边缘提取与空间域融合技术，以预提取的图像边缘信息作为基本压缩感知重构结果的补充，以增强图像传输质量的压缩感知补偿方法。 

背景技术

随着信息时代的发展，压缩感知作为一种新兴的信息采样、传输技术得到了广泛的关注，其在数字图像处理领域的应用也得到了广泛发展。在当前的图像传输领域，仍然存在由于采样、测量方式并不完全恰当与不可靠信道传输中存在噪声干扰、网络丢包等原因引起的，压缩感知图像重构效果模糊、准确性欠佳的现象。如何进一步提高传输图像质量，增强传输系统抵抗不可靠信道的影响是亟待解决的问题。 

早期的一些方法结合多特征编码的思想，将原图像分为多个独立描述进行编码，由多信道传输，各描述可独立恢复质量可接受的原图像。该方法可保证实时数据在不可靠信道传输中的数据恢复质量，但其抗丢包、误码的性能以及信号的重构质量严重依赖于所接收到的描述个数,随描述个数增加,编码复杂度增大，编码效率也相应降低。随后发展的基于压缩感知的多描述编码方法，应用压缩感知技术对变换后图像进行交织抽样形成的子图像，进行观测、压缩、重构。由于所有传输数据都位于同一稀疏域，因而对抗不同种噪声干扰的能力有限，传输代价较大，且没有针对性的改善图像的重要特征，如，边缘特征。 

发明内容

本发明旨在改善现有技术的上述不足，提供一种传输代价较小、抵抗噪声能力较好的基于压缩感知技术的图像传输方法。 

为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案： 

一种基于边缘提取与图像融合技术的压缩感知补偿方法,包括下列步骤： 

(1)在发送端，输入待传输的原图像I，分为两个阶段预先提取原图像I的边缘特征：边缘检测阶段，对I进行边缘检测，输出二值化矩阵BW1_0，边缘位置置1；边缘提取阶段，将BW1_0与原图像I相乘，得到包含原图像边缘信息的稀疏矩阵BW1； 

(2)采用压缩感知测量方法对原图像I进行空域随机采样，得到原图像的低维投影矩阵BW2； 

(3)将包含原图像边缘信息的稀疏矩阵BW1与原图像的低维投影矩阵BW2中的元素信息整合，进行传输； 

(4)在接收端，对传输数据进行判断、分割，根据包含原图像边缘信息的稀疏矩阵BW1进行边缘解码，得到边缘解码图像BW1_t，根据原图像的低维投影矩阵BW2，采用压缩感知重构方法对原图像的低维投影矩阵进行重构，得到压缩感知重构图像BW2_t； 

(5)对步骤(4)得到的两个图像进行配准，运用空间域融合原理进行融合，输出最终结果BW3，其中，图像融合方法遵循如下规则：