Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (11): 2536-2539.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.11.36
彭洲1, 唐林波1, 赵保军1, 周刚2
PENG Zhou1, TANG Lin-bo1, ZHAO Bao-jun1, ZHOU Gang2
摘要:
针对现有大部分图像稀疏逼近算法通用性不强,仅对具有某类特征的图像具有最优逼近性能的问题,利用小波变换与Tetrolet变换各自的优点,提出了一种通用性强,不受图像特征限制的图像稀疏逼近算法。该算法分别利用小波变换与Tetrolet变换对图像的平滑区域与细节区域进行稀疏逼近,先提取平滑区域,对平滑区域进行修正,然后对修正后的平滑区域进行稀疏逼近。根据平滑区域稀疏逼近的结果分离出细节区域,实现对细节区域的稀疏逼近。对一系列典型图像进行仿真的结果表明,该算法通用性强,不受图像特征的限制,在同等条件下,图像重构质量比传统小波变换高约5.5 dB,比Tetrolet变换高约1.0 dB。
中图分类号: