一種基于最優(yōu)截斷模型的自適應(yīng)壓縮傳感圖像獲取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于最優(yōu)截斷模型的自適應(yīng)壓縮傳感圖 像獲取方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 基于壓縮傳感的圖像處理技術(shù)改變了傳統(tǒng)圖像處理的方式一一編碼端復(fù)雜/解碼 端簡單的系統(tǒng)模式，大大的降低了編碼端對能量、計算資源的消耗，并將此能量、計算資源 的負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移到資源相對豐富的解碼端，擴(kuò)展了圖像處理技術(shù)在多媒體傳感網(wǎng)絡(luò)、空間圖像 獲取、移動終端成像等領(lǐng)域的應(yīng)用。傳統(tǒng)的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)包含兩個級聯(lián)的模塊：1)用 于采集場景像素的光學(xué)傳感器陣列，2)數(shù)據(jù)壓縮處理器，用于將采集到的原始像素數(shù)據(jù)的 數(shù)據(jù)量降低。然而，這種系統(tǒng)結(jié)構(gòu)并不能滿足一些應(yīng)用場景的需求。首先一些應(yīng)用場景中， 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)具有能量供給的限制和有限的計算資源；其次在一些應(yīng)用場景中，系統(tǒng) 的造價與復(fù)雜度隨著圖像空域分辨率的增大而大大增加。為此，基于壓縮傳感技術(shù)的數(shù)字 成像系統(tǒng)通過聯(lián)合場景像素采樣與數(shù)據(jù)壓縮過程解決這些問題，然而，在壓縮傳感圖像獲 取以及后續(xù)數(shù)據(jù)壓縮方面，以及此系統(tǒng)對能量消耗和計算復(fù)雜度的要求，如何利用現(xiàn)有的 系統(tǒng)框架，結(jié)合最優(yōu)化技術(shù)，實現(xiàn)數(shù)字圖像的高效獲取與處理成為目前系統(tǒng)設(shè)計的突出問 題。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明的目的在于克服上述不足，提供一種基于最優(yōu)截斷模型的自適應(yīng)壓縮傳感 圖像獲取方法，能夠自適應(yīng)于壓縮傳感采樣率的不同對輸入場景圖像信號進(jìn)行最優(yōu)的稀疏 化處理，并根據(jù)所獲取的采樣數(shù)據(jù)的分布來進(jìn)行采樣數(shù)據(jù)的高效處理，從而實現(xiàn)任意場景 圖像信號的高效獲取。
[0004] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明包括以下步驟：
[0005] 步驟一：場景圖像通過第一鏡頭傳輸給空間光調(diào)節(jié)器形成場景圖像信號f ;
[0006] 步驟二：采用一個最優(yōu)的系數(shù)截斷模型來確定場景圖像信號f的變換域截斷點(diǎn)的 位置，根據(jù)壓縮傳感采樣率的不同，在自適應(yīng)壓縮傳感模塊中對輸入的場景圖像信號f的 變換域系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)的截斷，并采用基于壓縮傳感理論的采樣方式對截斷后的場景圖像 信號進(jìn)行獲取，得到自適應(yīng)的壓縮傳感采樣值，并將其通過光信號經(jīng)第二鏡頭傳輸給光電 傳感器；
[0007] 步驟三：采用一種基于采樣值數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)一概率模型得到的統(tǒng)一最優(yōu)量化器， 進(jìn)一步建立一個離線映射表，實現(xiàn)統(tǒng)一最優(yōu)量化器，在光電傳感器獲得自適應(yīng)的壓縮傳感 采樣值后，該采樣值數(shù)據(jù)被送入基于分布特性的最優(yōu)量化器中進(jìn)行量化處理，最后得到量 化輸出結(jié)果，完成基于最優(yōu)截斷模型的自適應(yīng)壓縮傳感圖像獲取。
[0008] 所述步驟一中，輸入的場景圖像信號被送入最優(yōu)截斷模型模塊中，此時輸入 的場景圖像信號f經(jīng)過DCT變換得到與原始圖像維度N相同的一組DCT系數(shù)，然后 將這N個DCT系數(shù)按照絕對值大小的不同進(jìn)行從大到小的順序排序。根據(jù)原始圖像 的維度N以及當(dāng)前的壓縮傳感采樣率SR，根據(jù)預(yù)先由大量實驗得到的最優(yōu)截斷模型：
DCT系數(shù)的截斷；
[0009] 在這個指數(shù)模型中，模型參數(shù)cliN，c2iN和c3，N的數(shù)值根據(jù)當(dāng)前圖像維度N的不同而 不同，并由下表具體給出，其他維度下的參數(shù)信息可由
推導(dǎo)得出，其中N。 是參數(shù)信息已知的維度；
[0010]
[0011] 然后，利用當(dāng)前的最優(yōu)截斷點(diǎn)g，依據(jù)公式1得到最優(yōu)截斷向量W;
[0013] 在公式1中，T代表DCT系數(shù)的絕對值大小排序后的集合，獲得最優(yōu)截斷向量W后， 進(jìn)一步由H=WtWW得到最優(yōu)截斷矩陣H，其中W是DCT變換矩陣，最優(yōu)截斷矩陣H被送 入自適應(yīng)壓縮傳感模塊參與場景圖像信號f的自適應(yīng)獲取過程；
[0014] 所述自適應(yīng)壓縮傳感模塊使用MXN的高斯隨機(jī)矩陣?作為壓縮傳感的采樣矩 陣，采樣矩陣的維度由用戶設(shè)定的采樣率SR=M/N確定，并根據(jù)已經(jīng)計算出的最優(yōu)截斷矩 陣H，由公式2得到輸入場景圖像信號f的自適應(yīng)的壓縮傳感采樣值f;
[0016] 所述步驟三中，首先對測試圖像集中的大量圖像進(jìn)行壓縮傳感采樣，得到這些圖 像的壓縮傳感采樣值，然后根據(jù)壓縮傳感采樣值的理論分布模型一一高斯分布模型為壓縮 傳感采樣值建立一個統(tǒng)一的分布模型，在這個統(tǒng)一的分布模型基礎(chǔ)上按照基于分布的最 優(yōu)量化器設(shè)計法則得出一個最優(yōu)量化映射表，這就實現(xiàn)了基于查表映射的統(tǒng)一最優(yōu)量化模 塊，當(dāng)前量化器的碼率R由用戶設(shè)定，量化碼率R決定了量化器有M= 2R個量化輸出等級， 且最大量化等級M_= 2048,量化器的輸入范圍y_由建立的統(tǒng)一分布模型的3~5 〇寬 度決定；
[0017] 將壓縮傳感采樣值.:f送入基于查表映射的統(tǒng)一最優(yōu)量化模塊，每個壓縮傳感采樣 值將首先經(jīng)過第一步映射到第K1個采樣值等距區(qū)間內(nèi)，然后第二步將K 間映射到量化 索引i，最終量化器輸出這個量化索引i到后續(xù)的存儲、傳輸過程，這就完成了基于最優(yōu)截 斷模型的自適應(yīng)壓縮傳感圖像獲取。
[0018] 所述自適應(yīng)壓縮傳感模塊能夠通過數(shù)字微鏡原件DMD或使用壓縮傳感單像素相 機(jī)成像系統(tǒng)實現(xiàn)。
[0019] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明利用最優(yōu)系數(shù)截斷模型，可以對場景圖像信號f進(jìn)行最 優(yōu)獲取，并根據(jù)所獲取的采樣數(shù)據(jù)的分布，對數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的量化，使得具有能量、計算性 能限制的終端也能夠高效的獲取、壓縮圖像，本發(fā)明與現(xiàn)有的基于壓縮傳感的圖像獲取方 法能提高圖像質(zhì)量2~3dB，同時降低了系統(tǒng)的運(yùn)算復(fù)雜度。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明的圖像獲取方法示意圖；
[0021] 圖2為本發(fā)明的自適應(yīng)壓縮傳感采樣過程示意圖
[0022] 圖3為本發(fā)明基于查表映射的統(tǒng)一最優(yōu)量化方法示意圖。
【具體實施方式】
[0023] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
[0024] 參見圖1，本發(fā)明包括以下步驟：
[0025] 步驟一：場景圖像通過第一鏡頭1傳輸給空間光調(diào)節(jié)器2形成場景圖像信號f;
[0026] 步驟二：采用一個最優(yōu)的系數(shù)截斷模型來確定場景圖像信號f?的變換域系數(shù)截斷 點(diǎn)的位置，根據(jù)壓縮傳感采樣率的不同，在自適應(yīng)壓縮傳感模塊中對輸入的場景圖像信號f 的變換域系數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)的截斷，并采用基于壓縮傳感理論的采樣方式對截斷后的場景圖 像信號f?進(jìn)行獲取，得到自適應(yīng)的壓縮傳感采樣值，并將其通過光信號經(jīng)第二鏡頭3傳輸給 光電傳感器4 ;
[0027] 步驟三：采用一種基于采樣值數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)一概率模型得到的統(tǒng)一最優(yōu)量化器， 進(jìn)一步建立一個離線映射表，實現(xiàn)統(tǒng)一最優(yōu)量化器，在光電傳感器4獲得自適應(yīng)的壓縮傳 感采樣值后，該采樣值數(shù)據(jù)被送入基于分布特性的最優(yōu)量化器中進(jìn)行量化處理，最后得到 量化輸出結(jié)果，完成基于最優(yōu)截斷模型的自適應(yīng)壓縮傳感圖像獲取。
[0028] 一、最優(yōu)截斷矩陣H的生成
[0029] 輸入的場景圖像信號f被送入最優(yōu)截斷模型模塊中，此時輸入的場景圖像信號f 經(jīng)過DCT變換得到與原始圖像維度N相同的一組DCT系數(shù)，然后將這N個DCT系數(shù)按照絕 對值大小的不同進(jìn)行從大到小的順序排序。根據(jù)原始圖像的維度N以及當(dāng)前的壓縮傳感采 樣率SR，根據(jù)預(yù)先由大量實驗得到的最優(yōu)截斷模型
獲得當(dāng)前 的最優(yōu)截斷點(diǎn)々I，所得到的最優(yōu)截斷點(diǎn)將被用于DCT系數(shù)的截斷；
[0030] 在這個指數(shù)模型中，模型參數(shù)cliN，c2iN和c3，N的數(shù)值根據(jù)當(dāng)前圖像維度N的不同而 不同，并由下表具體給出，其他維度下的參數(shù)信息可由
推導(dǎo)得出，其中N。 是參數(shù)信息已知的維度；
[0031]
[0032] 然后，利用當(dāng)前的最優(yōu)截斷點(diǎn)以，依據(jù)公式1得到最優(yōu)截斷向量W;
[0034] 在公式1中，T代表DCT系數(shù)的絕對值大小排序后的集合，獲得最優(yōu)截斷向量W后， 進(jìn)一步由H=WtWW得到最優(yōu)截斷矩