[发明专利]基于压缩感知和WBCT变换的静态图像编码方法

权利要求书

1.一种基于压缩感知和WBCT变换的静态图像编码方法，其特征是，包括如下步骤：

第一步：对图像进行基于小波的Contourlet变换(WBCT)，分别得到低频融合分量和高频融合分量；

第二步：对源图像的低频分量采用经典的基于多级树集合分裂排序(Set Partitioning inHierarchical Trees,SPIHT)的编码算法；

第三步：对高频分量采用压缩感知Compressed sensing编码。

2.如权利要求1所述的基于压缩感知和WBCT变换的静态图像编码方法，其特征是，WBCT的具体实现过程为：对于任意层数的小波分解，以含有细节信息的高频子带HL、LH和HH作为方向分解的对象，对同一尺度上的高频子带施加分解级数相同的方向变换，LH:小波分解得到的低高位值；HL:小波分解得到的高低位值；HH:小波分解得到的高高位值；为了满足各向异性规则，在小波分解的最高层做分解级数最多的方向变换，然后对次高层做减半分解级数的方向变换。

3.如权利要求1所述的基于压缩感知和WBCT变换的静态图像编码方法，其特征是，高频分量压缩感知Compressed sensing编码：

(1)对每个高频子块进行量化处理，Y＝ΦX，X表示原始信号，Φ表示稀疏映射矩阵,本方法中Φ采用托普利兹(Toeplitz)矩阵；

(2)对每个数据块单元的稀疏变换系数用Z(Zigzag)行扫描将其变成一维的数列，以有利于后面的熵编码步骤。