基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法

2023-12-07 08:41:31

基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法，主要解決傳統紅外圖像質量低和現有壓縮感知重構方法效果差的問題。其步驟為：1.利用引導濾波對原始紅外圖像進行多尺度分解，得到一個低頻模糊圖和一系列高頻細節圖；2.對高頻細節圖利用剪切濾波進行多方向分解，採用部分哈達瑪矩陣對不同方向係數進行降維觀測，並使用多路徑匹配追蹤方法進行優化重構，對不同方向的重構係數再通過剪切濾波得到重構的高頻細節圖；3.將重構的高頻細節圖與經過傳統線性採樣得到的低頻平滑圖相加，得到紅外重構圖像。本發明與現有壓縮感知技術相比，獲得了較好的重構質量，是一種有效可行的紅外圖像重構方法。
【專利說明】基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法

【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法。

【背景技術】
[0002] 紅外成像系統已廣泛應用於軍事和民用領域，如紅外夜視、精確制導、搜索跟蹤和 安防監控等。隨著人們對紅外系統的圖像獲取要求越來越精細化和多樣化，這就必須要提 高系統的質量，但由於製造工藝及量子效率等因素的限制，很難通過減少像元尺寸或增加 陣元數量來提高紅外成像系統的質量，這已成為現代紅外成像技術發展的瓶頸。因此，必須 打破傳統的成像方式，並發展新體制紅外成像，實現高質量的紅外成像。
[0003] 新興的壓縮感知（compressed sensing, CS)根據目標信號結構的稀疏特性，通過 低維欠採樣數據的非相關測量實現高維稀疏信號的採集，信號的投影測量數據量遠小於傳 統採樣方法所獲的數據量，突破了香農採樣定理的瓶頸，使得以高於焦平面陣列器件大小 所決定的質量來恢復更高質量的紅外場景成為可能。因此，本發明將壓縮感知理論引入到 紅外圖像重構中，以獲得高質量紅外圖像。
[0004] 對於壓縮感知理論的實現，包含三個關鍵要素：稀疏表示、非相關觀測和優化重 構。而稀疏表示對圖像的重構質量有著重要影響，常用的方法是將圖像在某一變換域中進 行稀疏表示，由於變換後的低頻子帶是原圖像的逼近，不具有稀疏性，故只對具有較高稀疏 度的高頻子帶進行壓縮感知重構。岑翼剛等人在文獻[基於單層小波變換的壓縮感知圖像 處理[J].通信學報，2010, 31 (8) :52-55]中提出了基於單層小波變換的壓縮感知方法，其 分解只限於水平、垂直和對角三個方向，不同對圖像進行較好的稀疏表示。Xue Bi等人在文 獻[Image compressed sensing based on wavelet transform in contourlet domain[J] Signal Processing，2011，91 (5) :1085-1092]中將圖像在多個變換域中進行稀疏表示，其 方法流程是輸入一輪廓波變換一小波變換一高頻子帶進行壓縮重構一小波逆變換一軟閾 值去噪一輪廓波逆變換一維納濾波一輸出，該方法需要處理多個變換域中產生的不同噪 聲，方法複雜度高，不利於實際應用。李國燕等人在文獻[基於離散剪切波的壓縮感知MRI 圖像重建[J].計算機應用研究，2013,30(6) :1895-1898]中提出了基於離散剪切波變換的 壓縮感知重構方法，對原圖進行離散剪切波變換，得到各方向、各尺度的子帶係數，由於該 文獻使用的離散剪切波是需要進行上採樣的，容易在方向濾波過程中產生頻帶混疊現象， 方向子帶的分解不具有平移不變性。


【發明內容】

[0005] 本發明的目的在於克服傳統紅外圖像質量低和現有壓縮感知重構方法效果差，提 出一種基於引導濾波和剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法，以有效提高紅外圖像質 量。
[0006] 為實現上述目的，本發明將引導濾波與剪切濾波相結合對紅外圖像進行稀疏變 換，然後對高頻細節圖進行壓縮感知觀測和重構，最後將重構的高頻細節圖與保留下來的 低頻模糊圖進行逆變換得到最終的紅外重構圖像。
[0007] 本發明的方法具體步驟如下：
[0008] (1)對原始紅外圖像進行稀疏變換：採用引導濾波對原始紅外圖像I進行多尺度 分解，得到一個低頻上的模糊圖像L k(k= 1，2, ···，!(）和一系列高頻上的細節圖像Hk，其中 低頻圖包含圖像的基本信息，佔據整個圖像的大部分能量，高頻圖包含不同尺度上的邊緣 或紋理等細節信息；然後對不同尺度上的高頻細節圖Hk採用剪切濾波進行多方向分解，得 到每個尺度下、不同方向的高頻係數次(〃=1.2.…
[0009] (2)對每個尺度上不同方向的高頻係數進行壓縮重構：採用部分哈達瑪矩陣Φ對 高頻係數進行低維觀測< =0/?，再使用多路徑匹配追蹤方法對得到的降維觀測數據進行 優化重構。
[0010] (3)對每個尺度上不同方向的高頻重構係數進行逆變換：通過剪切濾波得到不同 尺度上的重構高頻細節圖像；將重構的高頻細節圖像與保留下來的低頻模糊圖像一起進行 多尺度引導濾波重構，即可得到原始紅外圖像的重構圖。
[0011] 本發明與現有技術相比具有如下優點：
[0012] 在壓縮感知中，圖像的稀疏度對重構質量至關重要，本發明將引導濾波與剪切濾 波相結合實現多尺度多方向稀疏表示，得到更低的稀疏度，因而獲得更好的壓縮感知重構 效果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 圖1是本發明的總流程圖。
[0014] 圖2是實驗選取的真實紅外圖像飛機。
[0015] 圖3是實驗選取的真實紅外圖像人物。
[0016] 圖4是在採樣率為50%下，不同方法對圖2所示的飛機紅外圖像的壓縮感知重構 結果，圖4(a)為文獻一的方法重構結果，圖4(b)為文獻二的方法重構結果，圖4(c)為文獻 三的方法重構結果，圖4(d)為本發明的方法重構結果。
[0017] 圖5是採樣率為50%下，不同方法對圖3所示的人物紅外圖像的壓縮感知重構結 果，圖5(a)為文獻一的方法重構結果，圖5(b)為文獻二的方法重構結果，圖5(c)為文獻三 的方法重構結果，圖5(d)為本發明的方法重構結果。

【具體實施方式】
[0018] 參照圖1，本發明的具體實現步驟如下：
[0019] 步驟一，對原始紅外圖像進行稀疏變換
[0020] (la)採用引導濾波對原始紅外圖像進行多尺度分解，得到一個低頻模糊圖像和一 系列高頻細節圖像
[0021] 引導濾波（Guided Filtering，GF)是一種基於局部線性模型的顯式濾波器，可以 快速地實現保邊平滑功能，且不會出現梯度反轉現象。濾波輸出Y與引導圖像X之間存在一 個局部線性模型，假設Y是X的一個線性變換，在一個以像素 S為中心的局部窗口 ω3中：
[0022] Tm =usXm+vsymerns (1)
[0023] 其中，（us，vs)是半徑為1的窗口 c〇s中的線性係數。由於VT = MVZ，故該線性模 型保證了濾波輸出Y與引導圖像X具有相同的邊緣信息。為了確定線性係數（us，v s)的最 優解，使濾波輸入I與濾波輸出Y之間的差異最小化，通過最小化窗口中的代價函數：
[0024]

【權利要求】
1. 一種基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法，包括如下步驟： (1) 對原始紅外圖像進行稀疏變換：採用引導濾波對原始紅外圖像I進行多尺度分解， 得到一個低頻上的模糊圖像Lk(k = 1，2,…，K)和一系列高頻上的細節圖像Hk，其中低頻 圖包含圖像的基本信息，佔據整個圖像的大部分能量，高頻圖包含不同尺度上的邊緣或紋 理等細節信息；然後對不同尺度上的高頻細節圖採用剪切濾波進行多方向分解，得到每一 個尺度下，不同方向的高頻係數。 (2) 對每一個尺度不同方向上的高頻係數進行壓縮重構：採用部分哈達瑪矩陣對高頻 係數進行低維觀測，再使用多路徑匹配追蹤方法對得到的降維觀測數據進行優化重構。 (3) 對每一個尺度不同方向上的高頻重構係數進行逆變換：通過剪切濾波得到不同尺 度上的重構高頻細節圖像；將重構的高頻細節圖像與保留下來的低頻模糊圖像一起進行多 尺度引導濾波重構，即可得到原始紅外圖像的重構圖。
2. 根據權利要求1所述的基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法，其 特徵在於，步驟（1)所述的使用引導濾波實現多尺度分解方法為： 採用引導濾波GF實現對紅外圖像I進行如下的K級分解，可得到一系列不同尺度上的 高頻細節圖Hk(k = 1，2，…，K)和一個低通模糊圖Lk。 \Lk =GV(k ,). \Hk=Lk-'-Lk 其中，設置引導圖像與濾波輸入I相同，濾波窗口半徑r = 3,正則化參數λ = 〇. 〇〇5， Lk = GFdkJ表示對圖像進行一次引導濾波。
3. 根據權利要求1所述的基於引導濾波與剪切濾波的紅外圖像壓縮感知重構方法，其 特徵在於，步驟（1)所述的使用剪切濾波實現多方向分解方法為： 採用Meyer小波建立剪切濾波對各尺度下的高頻細節圖進行方向濾波，實現方向分 解。
【文檔編號】G06T9/00GK104268907SQ201410490600
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年9月23日 優先權日:2014年9月23日
【發明者】秦翰林, 韓姣姣, 周慧鑫, 宗靖國, 賴睿, 延翔, 王炳健, 李佳, 曾慶傑, 成寬洪, 劉上乾 申請人:西安電子科技大學