[发明专利]一种基于图模型的图像压缩感知方法

摘要

本发明公开了一种基于图模型的图像压缩感知方法。本发明包括：1：设置QP因子，对测试图像X进行压缩得到图片X'，并将压缩后的图片与原始图片的PSNR值进行比较；2：将压缩后的图片X'分成若干重叠小块，对于每个小块构造相似块组，并进行平均；步骤3：将待重建的压缩平均块中的每一个像素看成是一个节点，构造对应的图模型；4：将图作为正则项，将原始块与待重建的压缩平均块的偏差作为二次项，对表达式进行凸优化处理求解；5：对每个重叠小块处理完后，采用加权平均对图片进行更新，得到压缩重建后的图片Y，并计算原始图片与处理完后的图片的PSNR值，并与传统图像压缩感知方法进行比较。本发明提高图像的压缩效率以及重建速率。

主权项

1.一种基于图模型的图像压缩感知方法,其特征在于，包括：步骤1：设置QP因子，对测试图像X进行压缩得到压缩后待处理的图片X'，并将压缩后的图片X'与原始的测试图像X的PSNR值进行比较；步骤2：将压缩后的图片X'分成若干个重叠小块，对于每个小块构造相似块组，并进行平均；步骤3：将待重建的压缩平均块中的每一个像素看成是一个节点，构造对应的图模型；步骤4：将图作为正则项，将原始块与待重建的压缩平均块的偏差作为二次项，对表达式进行凸优化处理求解；步骤5：对每个重叠小块处理完后，采用加权平均对图片进行更新，得到压缩重建后的图片Y，并计算原始图片与处理完后的图片的PSNR值，并与传统图像压缩感知方法进行比较。