[发明专利]一种基于非局部自相似模型的图像压缩感知重建方法

摘要

本发明请求保护一种基于非局部自相似模型的图像压缩感知重建方法，属于信号与图像处理领域。具体地，为了提高传统图像压缩感知重建的质量，本发明利用图像的先验信息，构建了图像的非局部自相似模型，通过计算图像块的权值矩阵，进而利用图像块的非局部自相似先验信息构造了一个图像的自适应非局部正则项，提出了图像压缩感知重建的数学模型，并利用高效的Split Bregman Iteration(SBI)算法交替迭代更新，进而改进了图像压缩感知的重建性能。同时在字典的学习的过程中，通过当前近似估计图像d，提取训练样本，利用K‑SVD算法交替更新得到自适应学习字典。本发明提出的非局部自相似模型的自适应图像压缩感知重建方法，在实际中具有普遍意义。有效的提高了图像压缩感知重建的质量，减小了图像的块效应，保持图像的纹理和细节不丢失，更好的刻画了图像的纹理和细节。

主权项

一种基于非局部自相似模型的图像压缩感知重建方法，其特征在于包括如下步骤：1.一种基于非局部自相似模型的图像压缩感知重建方法，其特征在于包括如下步骤：首先利用图像的非局部自相似先验信息，构建了图像的非局部自相似模型，利用了最小二乘法通过最小化误差的平方，求解权值矩阵B，构建出了非局部正则项，将其融入到图像压缩感知重建算法中。