[发明专利]图像重构方法及装置、图像压缩方法及装置

权利要求书

1.一种图像重构方法，其特征在于，所述方法包括针对原始影像的测量值，重复执行以下步骤进行迭代运算，直至达到预定迭代次数K后，将第K次更新后的所述第一测量值作为重构影像x，其中所述测量值包括第一测量值y₁和第二测量值y₂，其中，所述第一测量值y₁通过对所述原始影像进行下采样而获得，所述第二测量值y₂通过对所述原始影像进行压缩感知变换而获得：

对所述第一测量值y₁进行插值放大至所述原始影像大小相同，得到插值后的影像y_f；

对所述插值后的影像y_f进行Huber变换，得到Huber变换后的影像y_H；

对所述插值后的影像y_f进行所述压缩感知变换，得到压缩感知变换后的影像y_fC；

计算所述压缩感知变换后的影像y_fC与所述第二测量值y₂之间的差值，并对所述差值进行压缩感知反变换，得到残差r；以及

使用所述残差r、所述Huber变换后的影像y_H，对所述第一测量值y₁进行更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下Huber函数得到所述Huber变换后的影像y_H：

其中，α为预先设定的Huber变换阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一测量值y₁进行更新包括使用梯度下降法对所述第一测量值y₁进行更新，包括：

根据所述残差r、所述Huber变换后的影像y_H，计算梯度grad；以及

使用所述梯度对所述第一测量值y₁进行更新。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

根据以下公式计算所述梯度grad：

grad＝y_H+λr

和/或

根据以下公式对所述第一测量值y₁进行更新：

y₁＝y₁-grad·s

其中λ为预定的权重系数，s为预定的步长。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述压缩感知变换为noiselet变换，所述压缩感知反变换为noiselet反变换。

6.一种图像压缩方法，其特征在于，所述方法包括：

使用构建的联合感知矩阵Φ，对原始影像进行压缩，得到所述原始影像的测量值，其中所述联合感知矩阵Φ包括下采样矩阵和压缩感知变换矩阵。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述压缩感知变换矩阵为noiselet变换矩阵。

8.一种图像重构装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，以实现根据权利要求1-5中任意一项所述的图像重构方法。

9.一种图像压缩装置，其特征在于，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序，以实现根据权利要求6-7中任意一项所述的图像压缩方法。

10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行根据权利要求1-5中任意一项所述的图像重构方法、和/或根据权利要求6-7中任意一项所述的图像压缩方法。