与一维信号不同,二维图像有明显的纹理信息.本文分析了不同图像之间,以及同一图像不同子块之间,不同纹理引起的信息量差异,在分块压缩感知算法的基础上,提出了利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知算法.自适应性体现在自适应采样和自适应收缩阈值两个方面.引入两种滤波器,分别形成了两种分块自适应压缩感知算法.采用自然和医学两类测试图像,验证了两种新算法的性能.实验结果表明,利用了纹理信息的分块自适应压缩感知算法,在重构图像的质量和视觉效果上,都有明显的优势.

现有的自适应多尺度分块压缩感知算法忽略了高频信息在重建中的作用, 导致图像的边缘轮廓得不到充分重建; 并且在压缩分块过程中采用固定分块大小, 没有充分利用图像自身的稀疏性。针对上述不足, 提出一种多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法。该算法充分利用小波变换后的高频信号和低频信号, 同时针对图像的固定尺寸分块进行改进。首先, 对低频部分利用自适应邻域特征的空域滤波算法消除块效应; 其次, 对高频部分依据纹理特征自适应选取图像块的大小, 实现样本块尺寸的自动划分和采样率的自适应; 最后, 分别对纹理