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基于显著性信息的压缩感知图像可分级编码
摘要：
压缩感知是一种新兴的数据处理和通信技术，其能够在保证高质量压缩的同时，大大减少通信带宽和存储量。本论文以压缩感知图像编码为研究对象，提出了一种基于显著性信息的可分级压缩感知图像编码算法，该算法将待编码图像分解为多个尺度，通过计算每个尺度下的显著性信息，实现了不同重要性区域的有效分级编码。实验结果表明，该算法在保证图像质量的同时，具有更好的压缩性能和低比特率下的高复原品质。
关键词：压缩感知；图像编码；显著性信息；分级编码；可分级压缩感知图像编码
Abstract:
Compressivesensingisanewemergingdataprocessingandcommunicationtechnology,whichcangreatlyreducecommunicationbandwidthandstoragewhileensuringhigh-qualitycompression.Thispaperfocusesoncompressivesensingimagecoding,andproposesamulti-scaleandsaliency-basedimagecodingalgorithm.Thealgorithmdecomposestheinputimageintomultiplescales,andperformssaliencydetectionateachscaletoachieveeffectivehierarchicalcodingofdifferentimportanceareas.Experimentalresultsshowthatcomparedwithclassicalgorithms,theproposedalgorithmachievesbettercompressionefficiencyandhigherrestorationqualityatlowbitrates.
Keywords:Compressivesensing;Imagecoding;Saliencyinformation;Hierarchicalcoding;Hierarchicalcompressivesensingimagecoding
1.引言
随着数字图像的普及和应用越来越广泛，图像编码技术变得越来越重要。图像编码的主要目标是在保证高压缩比的同时，尽可能地保留图像的细节信息和视觉效果。传统的图像编码方法包括基于变换的编码方法和基于预测的编码方法，这些方法在压缩比方面取得了不错的成绩。
然而，这些方法在处理高清晰度图像、大规模图像数据、高速数据传输等方面存在一定限制。为了克服这些问题，压缩感知技术应运而生。通过采用压缩感知技术，可以在保证高质量数据压缩的同时，将数据量大大降低，从而实现更加高效的数据存储和传输。
在压缩感知技术中，通过对信号的不完全采样和稀疏表示，实现对信号的重构。这种方法与传统的采样定理相比，可以使用较少的测量值来获取原始信号，并在保证一定精度的情况下重构原始信号。压缩感知技术在图像编码和视频编码方面具有广泛应用，能够大大降低数据传输和存储的成本。
2.相关工作
近年来，随着压缩感知技术的发展，相关研究也日益成熟。对于图像编码问题，很多学者提出了基于压缩感知的图像编码算法。其中较为典型的有：
1）基于子空间模型的图像压缩方法
2）改进的匹配追踪算法
3）基于二阶主成分分析的图像压缩算法
这些算法均对图像的稀疏性进行了考虑，并在保证一定重构精度的情况下，取得了较好的压缩效果。但是，在实际应用中，这些方法仍然存在一些问题。比如，采用子空间方法对图像进行分解时，无法兼顾局部信息和全局信息之间的平衡；采用匹配追踪算法时，需要对不同参数进行调整，较为困难。
为了克服这些问题，一些学者提出了基于显著性信息的压缩感知图像编码算法。这些算法通过检测图像中的显著性区域，并对不同区域进行加权编码，实现了较好的压缩效果。比较代表性的有：
1）基于局部和全局显著性的压缩感知图像编码算法
2）基于小波变换和显著性区域的压缩感知图像编码算法
3）基于分割和显著性检测的压缩感知图像编码算法
这些算法均尝试充分利用图像的结构和特点，提高图像的压缩率和重构精度。但是，这些方法仍然存在提高压缩效率以及适应不同应用场景的问题。
3.提出的方法
基于以上研究工作，我们提出了一种基于显著性信息的可分级压缩感知图像编码算法。与其他算法相比，该算法采用了多尺度分解策略，这对于模拟人眼图像感知过程尤为重要。经过对不同尺度下图像的分析和显著性检测，可以实现对不同区域的有效编码，并可以精细控制压缩比率和重构效果。
图1是我们提出的算法的流程图。该算法主要分为图像预处理、多尺度分解和基于显著性信息的编码三个