基于最大类间方差的分块压缩感知的图像压缩方法
基本信息
| 申请号 | CN202010710462.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111986280B | 公开（公告）日 | 2021-06-01 |
| 申请公布号 | CN111986280B | 申请公布日 | 2021-06-01 |
| 分类号 | G06T9/00（2006.01）I;G06T7/194（2017.01）I;G06T7/168（2017.01）I;G06T7/136（2017.01）I;G06T7/13（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 石文婷;罗海宇;黄德耕;黄梦凡;王长海;覃超生;陈少锋;陈成伟;杨凯;陆海鹏 | 申请（专利权）人 | 广西交通设计集团有限公司 |
| 代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人 | 石艳红 |
| 地址 | 530029广西壮族自治区南宁市青秀区民族大道153号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于最大类间方差的分块压缩感知的图像压缩方法，包括步骤1、图像分块；步骤2、图像子块分区：采用最大类间方差OSTU算法，将每个图像子块均分为前景重点区域、背景区域和过渡区域；步骤3、确定最佳采样率：通过控制变量法与最小二乘法，确定各区域的最佳采样率；步骤4、图像重构。本发明在图像压缩过程中，使用压缩感知的方法进行采样，可以突破奈奎斯特采样率的限制，以远小于奈奎斯特采样率的采样率对图像信号进行采样。在进行图像采样时时，可以对图像中重要区域与背景区域进行区分，相对重要的区域采用高采样率，在相对不重要的区域采用低采样率，可以较为高效的对图像进行采样进而压缩。 |
