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用结构化先验约束提高稀疏图像重构精度降低复杂度方法

摘要

用结构化先验约束提高稀疏图像重构精度降低复杂度方法,属于遥感图像压缩技术领域,其特征在于,是一种在多观测向量模型的基础上引入图像信息以提高精度降低复杂度的方法,依次包括以下步骤:输入观测矩阵,多观测向量组成的矩阵,小波变换层数,每层小波系数数目;初始化系统模型参数,图像小波系数,最大迭代次数,精度性能指标;用基于马尔可夫链蒙特卡洛方法的吉布斯采样对图像小波系数进行重构,再对重构后小波系数矩阵进行小波逆变换,从而得到重构图像。本发明能对实际重构图像应用所需的精度性能指标,利用多观测向量模型降低复杂度,同时又通过调整小波变换层数的方法调整重构精度,使得重构图像的质量满足性能指标要求。

著录项

  • 公开/公告号CN107784278B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学;

    申请/专利号CN201710969340.9

  • 申请日2017-10-18

  • 分类号

  • 代理机构北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人楼艮基

  • 地址 100084 北京市海淀区清华大学伟清楼

  • 入库时间 2022-08-23 10:25:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-05

    授权

    授权

  • 2018-04-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20171018

    实质审查的生效

  • 2018-04-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20171018

    实质审查的生效

  • 2018-03-09

    公开

    公开

  • 2018-03-09

    公开

    公开

  • 2018-03-09

    公开

    公开

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