压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

在传统的多曝光图像融合方法中,一旦目标发生移动则会在最终融合图像中出现“鬼影”现象。现有的去“鬼影”算法大部分都继承了参考图像中的大量信息,倘若参考图像中出现曝光不足/曝光过度现象,便会影响到最终的融合结果。基于此,提出了一种基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法。首先将参考图像划分为曝光正常及曝光不足/过度两大区域,并有针对性地对这两部分区域进行处理。为了更加精准地检测出鬼影区域,将多曝光图像块分解成信号结构、信号强度和平均强度3个概念相独立的部分,采用图像块结构一致性检测的方式来进行鬼影检测。最后,去除结构不一致的图像块并对这3个部分分开融合,重构所需图像块并将其聚合至最终融合图像。实验结果表明,与现有的去“鬼影”算法相比,所提算法取得了更好的视觉效果,且计算效率得到了较大提升。

基于图像块分类处理的快速单图超分辨率重建