基于多尺度显著图的自适应图像压缩采样方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度显著图的自适应图像压缩采样方法，解决了在压缩采样时对图像平均分配采样率造成采样资源浪费的问题。主要是对采样图像进行SVT变换，计算得到图像显著图；依此图确定“视觉显著”和“非视觉显著”区域；分配测量数，对“视觉显著”区域分配较多的采样资源；通过非线性重构算法，对自适应采样得到的测量数据进行重构，最终得到重构图像。本发明与现有的技术相比，在图像压缩测量时能根据人们视觉注意的区域不同，针对不同注意区域自适应的分配采样资源，提高了采样资源的利用率，同时也提高了恢复图像的质量。本发明可用于自然图像，遥感图像等的自适应压缩采样，在低成本成像设备中有广阔的应用前景。