《基於壓縮感知的空域可伸縮圖像重構技術研究》是依託電子科技大學,由朱樹元擔任醒目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於壓縮感知的空域可伸縮圖像重構技術研究
- 依託單位：電子科技大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：朱樹元
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本課題主要針對原始場景進行壓縮感知採樣並利用採樣後的數據實現空域可伸縮的圖像重構(包括向下的縮小重構和向上的擴展重構)。研究內容主要包括：(1)建立基於點反射函式的成像-壓縮感知聯合模型，從而將對原始場景的成像和壓縮感知採樣有機地結合起來；(2)利用經壓縮感知採樣後得到的樣本，去構造高質量的低解析度圖像(縮小重構)或高解析度圖像(擴展重構)；(3)建立一種基於重構圖像分析的自適應採樣機理從而進行多次採樣-重構；(4)實現空域可伸縮重構框架下的圖像加密。在傳統的基於壓縮感知的圖像處理中，人們完全忽略了成像的過程，僅僅是對已成像的圖像進行壓縮感知採樣，在實現空域可伸縮圖像重構時需要先進行和原圖像等尺寸的重構，進而再進行下採樣或者上採樣（即縮小或擴展）。本課題所研究的方法，是為了實現成像、壓縮感知採樣和空域可伸縮重構的統一。在算法和重構圖像的質量上，都將較傳統方法有極大的改善和提高。
結題摘要
本課題在對原始圖像場景進行壓縮感知採樣的基礎上,進一步實現了對圖像的縮小重構和擴展重構。研究內容主要包括：（1）通過建立基於點反射函式的“成像-壓縮感知”聯合模型，將對原始場景的成像和壓縮感知採樣有機地結合起來；（2）利用經壓縮感知採樣後得到的數據，構造高質量的低解析度圖像或高解析度圖像；（3）建立一種基於圖像內部特徵的自適應 “採樣-重構”,提高壓縮感知採樣和重構效率。本課題對“成像-壓縮感知”聯合模型進行了研究，並以此為基礎實現了基於壓縮感知理論的空域可伸縮圖像重構技術和自適應的“採樣-重構”算法，實現了魯棒性更強的加密算法。在低解析度的圖像重構方面，所提出的新型算法，在同樣的採樣率下，較傳統算法峰值信噪比（PSNR）的提高可高達2dB；在自適應的“採樣-重構”算法研究方面，所提出的新型算法，在同樣的採樣率下，較傳統算法峰值信噪比（PSNR）的提高可高達3dB以上。本課題所研究的方法，是將成像、壓縮感知採樣和空域可伸縮重構融合為一體，在算法和重構圖像的質量上，都將較傳統方法有極大的改善和提高，對醫學和軍事等領域的套用都具有深遠的的指導意義。相關結果發表SCI期刊論文7篇， EI會議論文9篇，申請發明專利3項。
