【摘 要】
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提出利用视觉显著性指导图像压缩感知的自适应测量与重建的算法.考虑到感知端不可负载过多的计算量,采用亮度对比度计算输入全采样图像的显著度,并根据块显著度实现自适应测
【机 构】
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信阳师范学院计算机与信息技术学院; 南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501393;61572417);信阳师范学院青年科研基金资助项目(2015-QN-043)
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提出利用视觉显著性指导图像压缩感知的自适应测量与重建的算法.考虑到感知端不可负载过多的计算量,采用亮度对比度计算输入全采样图像的显著度,并根据块显著度实现自适应测量;重建端利用动态变化的块测量率重新估算块显著度,并以此加权重建模型的目标函数,集中优化高显著块.实验结果表明:与传统算法相比,所提算法重建图像的整体客观质量更优,且可更好地保护边缘与纹理等重要细节,主观视觉质量良好,同时保证了较低的测量与重建计算复杂度.
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