一种自适应低采样率图像分块压缩感知算法

摘要

分块压缩感知（BCS）适用于图像信号的压缩感知（CS）处理.当采样率较低时,BCS迭代阈值投影（BCS-SPL）算法对图像纹理部分重构质量差,针对此不足,提出基于全变差分自适应采样率BCS正交匹配追踪（Total Variation based Sampling Adaptive Block Compressed Sensing w ith OM P,TVSA-BCS-OM P）算法,该算法对图像重叠分块以消除重构结果的块效应,根据图像子块的纹理复杂度自适应分配采样率,并且子块的纹理复杂度用各自的全变差分进行测量,从而全变差分较大的子块可获得更高采样率.各子块由纹理分配采样率保留变换域下的非零系数,分别进行CS采样以及OMP重构.实验结果显示,当图像初始采样率较低（低于0.2）时,TVSA-BCS-OMP算法的重构精度始终高于BCS-SPL算法,特别是对图像纹理块的重构质量更高,并且前者的重构时间比后者更低.