基于圖像塊分類與自適應多字典學習的圖像壓縮感知

潘菲菲　楊濟民

摘要：自適應壓縮感知（adaptiveblockcs，ABCS）利用方差表征圖像紋理復雜度，進而對圖像塊進行分類并分配不同測量率，能夠在總測量率一定的情況下較好重構圖像。但該方法并沒有考慮到圖像塊中的結構特性。針對這一問題，本文提出了基于圖像塊分類及自適應多字典學習的圖像壓縮感知方法，先將圖像塊分為平滑類、邊緣類及不規則類三類，再根據結構特性對邊緣類進行進一步細分類，針對各類圖像塊分別訓練各自對應的自適應字典。實驗結果表明，與單字典和僅基于方差分類的多字典算法相比，本文設計的方法明顯提高了圖像的重構質量。

關鍵詞：壓縮感知；塊分類；分類字典學習