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基于子带能量分布的图像自适应压缩采样方法
  • ISSN号:1672-4321
  • 期刊名称:中南民族大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:65-69
  • 分类:TP919.81[自动化与计算机技术]
  • 作者机构:[1]中南民族大学电子信息工程学院,武汉430074
  • 相关基金:基金项目国家自然科学基金资助项目(60972081);湖北自然科学基金资助项目(2009CDA139,2010CDZ022)
  • 相关项目:基于压缩采样的低复杂度视频编码理论与技术研究
中文摘要:

针对人眼对图像低频成分敏感而对高频细节相对不敏感的特点,在分析图像子带能量分布特性的基础上,提出了一种基于子带能量分布的图像自适应加权压缩采样方法.该方法通过提取图像分块离散余弦变换各系数子带的能量,进而用于对测量过程进行加权修正,最终实现了对不同子带系数有区别的压缩投影.比较同类研究结果表明:提出的加权压缩采样方法在有效减少测量维数或提高重构图像的峰值信噪比和主观视觉效果,以及在降低计算复杂度方面均有更好的表现.

英文摘要:

Considering that human eyes are more sensitive to low frequency components than to high frequency ones, a novel adaptive compressive sampling method for image representation is proposed based on subband energy distribution characteristics. Each subband's energy is obtained by using block DCT, which is used to modify the measurement procedure, and consequently achieve the compressive image projection with the differentiated subband coefficients. Comparison results with the similar work demonstrate that the proposed adaptive weighted compressive sampling method could not only efficiently reduce the computational complexity, but also considerably decrease the measurement rate and/or enhance the recovery image quality in both PSNR and subjective visual quality.

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期刊信息
  • 《中南民族大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:国家民族事务委员会
  • 主办单位:中南民族大学
  • 主编:李金林
  • 地址:武汉市武昌民族大道182号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:xuebao8@scuec.edu.cn
  • 电话:027-67842094
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-4321
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1705/N
  • 邮发代号:38-276
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3145