基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法

摘要

本发明公开了一种基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法，对经过Contourlet变换的图像系数利用随机高斯矩阵进行观测，得到少量系数，根据这些少量系数，利用正交匹配追踪算法进行重构，再进行Contourlet逆变换得到重构图像。该方法处理图像时，所需数据量少，且恢复图像质量好，对纹理、轮廓等细节信息具有较好的保持能力。采用本发明的基于Contourlet变换的压缩感知图像稀疏方法，相对于基于改进层式DCT的压缩感知编码仍具有多分辨力特性，且图像的压缩效果有显著改善。能有效地捕捉图像的纹理及轮廓细节信息。压缩率较高时对512×512测试图Lena压缩的信噪峰值比可提高4~8dB。