【摘 要】
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均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样,无法有效地分离出重要区域和背景区域。为此,提出一种基于显著性的自适应分块压缩采样方法。根据图像信号的显著性,利用四叉树算法进行自适应图像分块,有效分离出重要区域和背景区域。根据区域块的显著度动态设置观测值数量,重要度区域设置高采样率,背景区域设置低采样率,从而提高重要区域的图像重建质量。实验分析表明,在得到更好的视觉效果同时,本文算法观测值数量较少,且重构图
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均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样,无法有效地分离出重要区域和背景区域。为此,提出一种基于显著性的自适应分块压缩采样方法。根据图像信号的显著性,利用四叉树算法进行自适应图像分块,有效分离出重要区域和背景区域。根据区域块的显著度动态设置观测值数量,重要度区域设置高采样率,背景区域设置低采样率,从而提高重要区域的图像重建质量。实验分析表明,在得到更好的视觉效果同时,本文算法观测值数量较少,且重构图像的峰值信噪比(PSNR)、平均结构相似性(MSSIM)指标,以及运行时间均优于均匀分块压缩采样算法。
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